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J-GLOBAL ID:201702238034596441   整理番号:17A1171741

アートワーク断面中の分解生成物のFT-IRハイパースペクトル画像分析へのケモメトリックスアプローチ【Powered by NICT】

Chemometrics approach to FT-IR hyperspectral imaging analysis of degradation products in artwork cross-section
著者 (12件):
資料名:
巻: 132  ページ: 69-76  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0072A  ISSN: 0026-265X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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材料の分布を確認し,歴史的アーチファクトにおけるそれらの分解生成物のそれはそれらの保存状態を理解するために重要である。使用できることを種々の分析法の中で,FT-IRイメージングは,非破壊方法(すなわち材料/物体の物理的完全性を尊重するとミクロンメーター大と物体への可視損傷を誘導することなく材料の分子組成に関する情報を提供する。これは非常に少量.)(K.H.A.Janssens,R.van Grieken,文化遺産の非破壊微量分析材料,Elsevier,2004)にサンプリングを制限することにより可能である。材料の薄片は伝送のための利用可能でない場合,ATRイメージングモードは,試料表面上の可能性のある損傷のために適当でない場合,FT-IRイメージングは,厚い研磨,マトリックスに埋め込まれた試料の反射モードで行った。多くの努力が試料調製の最適化で行われている場合でも,材料の表面品質は良好な赤外線画像の達成を妨げることができる重要な問題である。,体積および表面相互作用によるスペクトルアーチファクトは標準データ処理における不確実な結果を得ることができた。本論文では,反射μ-FTIR分析によって得られたハイパースペクトルデータからの高コントラストFT-IR大きな画像を得るための代替と補完的方法として多変量統計解析を検討した。化学マッピングのための主成分分析(PCA)の応用は良く確立されているが,μ-FTIRデータに適用しないクラスタリング教師なし手法は文化遺産に対する分析化学の分野でこれまでに報告されている。層序材料のある化学的分布を得るために,本研究では,教師つき主成分ベースk最近傍(PCA kNN)解析によって検証し,階層的クラスタ分析(HCA)の使用は,μ-FTIR画像の再構成に使用される複雑なデータセットから有用な情報を抽出することに成功した。事例研究(ローマフォーラムにおけるSeptimius Severusのアーチから緑青)をモデルを検証し,芸術品保存におけるFT-IRイメージングのための新しい展望を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (5件):
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非鉄金属・合金製造一般  ,  有機化合物の物理分析  ,  産業廃水処理  ,  顔料  ,  金属組織観察法 

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