Characterizing Organic Coatings on Renaissance Bronzes with Short-Wave Infrared and Mid-Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the historical composition, application, and identification of surface organic coatings (SOCs) used on small Renaissance bronze sculptures. During the Renaissance, sculptors and founders employed oil- and resin-based coatings to enhance the visual and physical properties of bronzes, producing dark, lustrous surfaces that were both aesthetic and protective. While these coatings were central to workshop practice, their material composition remains difficult to reconstruct due to limited historical documentation, degradation over time, and the practical constraints of non-invasive analysis on museum objects. To address these challenges, this research developed a reproducible protocol for characterizing SOCs using non-destructive techniques—specifically external reflection Fourier transform infrared spectroscopy (ER-FTIR) and fibre optic reflectance spectroscopy (FORS)—across the visible/near-infrared (VIS-NIR, ~400–1000 nm), short-wave infrared (SWIR, ~1000–2500 nm), and mid-infrared (MIR, ~2.5–25 μm) ranges. Twenty-six reference mixtures were prepared using historic materials: linseed oil, walnut oil, mastic resin, pine resin, and bitumen. These were heat-treated (“stoved”) onto prepared metal coupons to replicate the hard, insoluble coatings historically used. Artificial ageing was then applied to simulate long-term oxidation and polymerization. A spectral reference database was developed by analyzing coatings at each stage—raw, stoved, and aged—using ER-FTIR, FORS, and, selectively, pyrolysis gas chromatography–mass spectrometry (Py-GC-MS) to validate spectral interpretations. Key spectral features were identified for each material and blend. Additionally, the application of wax and shellac was explored, and unique ER-FTIR and FORS markers were determined for the identification of non-original re-coatings. This protocol was applied in situ to small bronzes from the Royal Ontario Museum: Venus after the Bath, Lion Attacking Bull, and St. Jerome. These case studies revealed that, used in tandem, ER-FTIR and FORS can narrow down plausible compositions and detect significant modifications or additions, such as waxes or resins. In all three objects, results pointed toward complex coatings composed of drying oils blended with natural resins, along with later additions of wax. Overall, this research demonstrates that the combined use of ER-FTIR and FORS, supported by a reference library, can offer meaningful insights into the composition and condition of SOCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».