文物修复始于何时-

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据资料记载文物的修复、仿古业史于春秋时期，在《吕氏春秋·审已篇》，《韩非子说林》均记载有赝鼎的故事，至唐代已出现临摹前人字画等伪作之事，到北宋时期已极为盛行，尤以仿造青铜器繁多，多以商、周真器作模式，器型、纹饰仿得相当逼真。

元代以后，由于连年战争，仿制处于低潮，作工也比宋代低劣。但出现了民间专业仿古作坊，杭州的姜娘子、平江路(苏州)的王吉等民间作坊仿制古铜器颇有名气。

明代仿制也不如宋代，民间作坊主要在江南，仿器多按宋代编者的《考古图》仿制，并仿制一些汉代规矩铜镜和唐代的海兽葡萄镜等器，制工粗糙。但明代宣德年间所铸的仿古炉，又称宣德炉，它的式样颇多，非常精美，独具一格，并且以嘉兴张鸣岐等人仿制的古代铜炉知名一时。到清代更是百花齐放，几乎所有古代文物都有仿制，同时出现了一大批专业仿古高手，如北京的范寿轩、赵允中、王尽臣、李玉彬、李坟堂、胡迁贞、潘承霖、王海等，济南的胡麻子、胡世昌，并逐渐形成了四大派别，古董商称其为：北京派、苏州派、潍坊派、西安派。

北京派：由清宫造办处的”歪嘴于“(称为清宫艺人八怪之一)，辛亥革命时期出宫在清宫附近从事古器修复为生，并收有七个弟子，如张文普、贡茂林、张书林、王德山、等他们在抗战时期各自教出的部分徒弟，解放以后并进入了博物馆，成为新中国第一代的文物修复人员。

苏州派： 苏州自明、清就已成了仿古作业的基地，清末民国年间、以周梅谷、刘俊卿、蒋圣宝、骆奇月、金润生等仿古的铜器名匠名扬海内外，为今“南派”代表，现在文物修复界以南京博物院、安徽省博物馆等为“南派”之源。

潍坊派：主在形成于清代的乾隆、嘉庆时期，清末民国颇具规模。

西安派驻：西安是仿古作伪的地区，在具器物上伪刻铭纹便始于西安，主要仿造度量衡器，有苏亿年、苏兆年兄弟和嶷眼张等著名工匠～

孔隙度计算方法及结果

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根据CT原理，一般CT值越高，孔隙度越低；反之CT值越低，孔隙度越高。求取孔隙度的方法有单能扫描法、双能扫描法和线性插值法三种（李玉彬等，1999；Geetet al.，2000；Karacan，2007）。其中单能扫描法采用单次扫描确定孔隙度，精度稍低；双能扫描法采用两种能量状态或两种流体饱和状态进行孔隙度测定（一般用气饱和、水饱和两种状态来测定）。这两种方法是最常用的CT孔隙度确定方法。这里采用单能法，即一次扫描确定煤的孔隙度分布特征。

5.4.1.1 煤的孔隙度的界定

这里将煤看作是由固相骨架和孔隙组成的二元介质，其中固相包括煤的有机和无机组成；孔隙是指煤中未被矿物充填的孔—裂隙系统构成的孔隙单元。孔隙中一般为空气所充填，有时候会在孔隙表面吸附有甲烷等其他气体，但整体上空隙空间和其中的流体的CT数均较低，可看作一个单元。根据物质平衡理论，煤样的总CT数、煤骨架CT数和孔隙CT数符合如下关系：

煤储层精细定量表征与综合评价模型

式中：Hc为扫描得到的煤的总CT数；Hs和Hg为分别代表煤的骨架和孔隙CT数；ΦCT为煤的μ-CT孔隙度。因此，理论上只要测得Hc、Hs和Hg代入式（5.1）即可计算出孔隙度。

5.4.1.2 孔隙度的确定方法

虽然理论上可以通过CT数来计算孔隙度，但是这种方法应用起来比较麻烦。因此在实践中，经常用μ-CT实验所获得的灰度图像的灰度数来计算孔隙度。

首先，建立灰度图像的灰度值与其所代表的CT数的定量关系。以灰度零值代表真空孔隙的CT数即-1024HU，而以灰度最高值256代表最高的CT数即＋3071HU，并建立它们的线性转换关系：

煤储层精细定量表征与综合评价模型

式中：N为像素数，H为CT数，可通过式（5.4）计算由512×512组成的像素矢量图中的任意一点的CT数所对应的像素数。

其次，确定孔隙的灰度阀值。按照5.2分析结果，可将孔隙度的CT数阀值范围转换为灰度阀值范围，高于该阀值的区域定义为煤的骨架部分，低于该阀值的部分定义为煤的孔隙。据此，孔隙度的计算公式转变为：

煤储层精细定量表征与综合评价模型

式中：Ng和Nc分别为煤的孔隙所占的像素数和煤的总像素数。ΦCT为煤的μ-CT孔隙度。

5.4.1.3 计算程序的实现

为了计算样品各切片的孔隙度，这里参考了Nakashima等（2004）的孔隙度计算方法和源程序，并对之进行了适当改进。其中改进之处主要体现在两方面：一是源程序中对图像分析区域（ROI）采取了矩形选取的方法，这里改成了圆形选取方法。改进之后，使得ROI的范围扩大，增加了孔隙度计算的精度和代表性。二是源程序主要是基于对三维空间孔隙度的计算而建立，改进时将程序简化成了二维切片计算程序，使得单片的计算速度大大加快。

所有的改进后的程序仍在Nakashima等（2004）所建立的原始编译环境（mathmatic5.2?软件）下编译并完成。程序首先对各个切片按照预设研究区（ROI）范围进行剪切，设定目标研究区域；然后按照灰度阀值依次将各个切片的原始灰度图像转换为二值颗粒图像，如图5.17所示。最后，采用蒙特卡罗方法统计转换后的二值化图像中孔隙（图5.17中用黑色颗粒表示）所占的像素面积，按照公式（5.5）计算各样品各切面的孔隙度。每个样品各个切面的孔隙度数据的平均值即为样品的平均孔隙度或体孔隙度。

图5.17 煤的原始CT图像与二值化后的图像

5.4.1.4 孔隙度计算结果

依照上述方法计算了14个样品共1100个切片的孔隙度，并统计了各个样品在轴向切面上孔隙度的最大值、最小值、平均值、级差、变异系数等信息，如表5.3所示。

从各样品的各切面的孔隙度（面孔率）分析结果来看，每个样品的面孔隙度差异都非常大。在分析的样品中，除LINSA和CZ3两个平均孔隙度较低的样品外，其他样品的孔隙度级差都在2％以上；个别样品孔隙度的级差甚至达到样品平均孔隙度的两倍以上，如STJ1-10、YQ2K15-1A、YQ3K-3和D3号样等。从样品各切面孔隙度值的标准差、变异系数、峰态和偏态等来看，也发现煤样的孔隙度轴向分布具有非常高的非均质性，而且样品的平均孔隙度越高，非均质性变化越强烈。

表5.3 各样品的CT孔隙度分布特征

①岩浆接触变质带附近样品。

图5.18 样品的CT孔隙度与气测、水测孔隙度的关系

此外，研究发现计算的CT平均孔隙度与各样的水测和气测孔隙度，两两之间具有很强的正线性相关性，其中气测孔隙度和CT孔隙度两者的相关性更强（图5.18）。对于各个样品来说，一般CT计算的孔隙度最高，气测孔隙度其次，水测孔隙度最低。这是由于CT分析的孔隙既包含了连通孔隙又包含了死孔隙，而气测和水测孔隙度仅能测到连通的孔隙。由以上分析可知，CT法不仅可以快速方便的测得样品内部各个方位的孔隙度分布，而且测试结果具有较强的可信性。

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