Response Surface Model Applied to Fine Arts: The Case of the Restoration of Paintings

Abstract

Cleaning polychrome paintings and sculptures is an essential task in restoration treatment, since it irreversibly affects the appearance and material structure of such works of art. It is a completely “analogical” process consisting of removing surface dirt, aged varnishes or repainting (paints added to the original) based on the restorer’s experience and knowledge, as well as on different internationally accepted criteria for such interventions. In this chapter we are presenting an example of the adaptation of the response surface model to this field, which is complex and difficult to adapt to quantitative parameters and has never before been studied with this approach. Using the MODDE Go® experiment optimization and statistical design software, the effectiveness of cleaning pictorial works of art has been studied using various formulas composed mainly of water and a low-toxicity monoterpene: limonene. The model’s statistical validity is demonstrated, as well as its ability to determine the main factors that affect the cleaning by means of different responses (methods) to evaluate its effectiveness: an expert’s opinion using visible light and ultraviolet light, the amount of varnish removed using gas chromatography coupled with mass spectrometry, and the effects on color, lightness and gloss. The main influential factors were the concentrations of the two main components of the proposed formulations, water and limonene, which regulate the cleaners’ level of hydrophilia and lipophilicity, followed by the types of pigments and type of varnish used, and aging. Using an in silico simulation, the proposed model also enables specific compositions to be formulated for different scenarios and cleaning applications that are potentially effective and harmless to the pictorial materials and the restorers’ health.

La limpieza de pinturas y esculturas policromadas es una tarea esencial en el tratamiento de restauración, ya que afecta irreversiblemente a la apariencia y estructura material de dichas obras de arte. Se trata de un proceso completamente "analógico" que consiste en eliminar la suciedad superficial, los barnices envejecidos o el repintado (pinturas añadidas al original) basándose en la experiencia y los conocimientos del restaurador, así como en diferentes criterios internacionalmente aceptados para este tipo de intervenciones. En este capítulo presentamos un ejemplo de la adaptación del modelo de superficie de respuesta a este campo, que es complejo y difícil de adaptar a parámetros cuantitativos y nunca antes se había estudiado con este enfoque. Utilizando el software de optimización de experimentos y diseño estadístico MODDE Go®, se ha estudiado la eficacia de la limpieza de obras de arte pictóricas utilizando diversas fórmulas compuestas principalmente por agua y un monoterpeno de baja toxicidad: el limoneno. Se demuestra la validez estadística del modelo, así como su capacidad para determinar los principales factores que afectan a la limpieza mediante diferentes respuestas (métodos) para evaluar su efectividad: la opinión de un experto utilizando luz visible y luz ultravioleta, la cantidad de barniz eliminado mediante cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas, y los efectos sobre el color. Ligereza y brillo. Los principales factores influyentes fueron las concentraciones de los dos componentes principales de las formulaciones propuestas, agua y limoneno, que regulan el nivel de hidrofilia y lipofilia de los limpiadores, seguidos por los tipos de pigmentos y el tipo de barniz utilizado, y el envejecimiento. A través de una simulación in silico, el modelo propuesto permite, además, formular composiciones específicas para diferentes escenarios y aplicaciones de limpieza potencialmente eficaces e inocuas para los materiales pictóricos y la salud de los restauradores.