Modelo de superficies de respuesta para la limpieza de pintura al óleo: Influencia del barniz , del envejecimiento de la naturaleza de los pigmentos y de la composición del limpiador

Abstract

Esta tesis doctoral se inscribe en el marco de la restauración de obras de arte y más concretamente en la limpieza de barnices en pintura al óleo sobre lienzo. La limpieza de barnices es una de las intervenciones más delicadas a las que se enfrenta el restaurador de obras de arte y, por ello, es uno de los tratamientos que requieren más estudio. Se trata de una operación delicada, arriesgada y sobre todo irreversible, teniendo en cuenta que todo el material original que pueda eliminarse de las distintas capas de policromía, no puede ser restituido posteriormente. Por otra parte hay que tener en cuenta que en muchos casos la elevada toxicidad de los productos usados tradicionalmente para limpiar pueden poner en riesgo la salud del restaurador. Analizando las investigaciones realizadas en los últimos años en el campo de la limpieza de pintura al óleo, se observa un gran desarrollo tecnológico con la aparición de nuevas y mejores técnicas analíticas para identificar los componentes de las distintas capas de policromía y comprobar la acción de los productos utilizados para la limpieza de barnices y de suciedad. Estos estudios han permitido perfeccionar técnicas y métodos analíticos para evaluar la eficacia de la limpieza, pero se echa en falta combinar estas técnicas en un espacio común que las integre bajo un modelo matemático único. El objetivo de esta tesis doctoral consiste en representar el fenómeno complejo de la limpieza bajo un modelo de superficies de respuesta que pemita ser simulado in silico para poner de manifiesto las relaciones sinérgicas y antagónicas de los principales factores que intervienen en ella: tipo de barniz, grado de envejecimiento, tipo de pigmento del óleo y la composición del limpiador. Para lograrlo se unificarán distintas respuestas (metodologías) que evaluan la eficacia de la limpieza. A su vez la simulación permitirá desarrollar productos limpiadores óptimos para tratamientos de limpieza específicos.