《中国宣纸样本》问世

由中国宣纸集团公司设计制作的《中国宣纸样本》，最近在中国宣纸之乡——安徽泾县问世。样本选用该企业生产的“红星”牌宣纸3大系列50余个不同规格品种型号的宣纸样品，以及4种仿古撒金宣纸样品组合成集。     

丝网印刷仿真国画

随着社会物质和精神生活的提高，人们对艺术品(特别是古画、名画、真品)收藏和鉴赏尤为酷爱。但是，真品往往仅此一件，究竟怎样才能满足人们的这一欲望呢?一个新兴的仿真复制行业应运而生。为了更好地体现国画等艺术作品的魅力，只有选择直接用宣纸来仿真印刷，这决定了仿真国画主要是用丝网印刷方式来实现。     

纸张用有机硅抗水剂的制备

采用氨基硅油、十二烷基三甲氧基硅烷、甲基三乙氧基硅烷配成11种抗水剂,用于纸张的抗水处理.通过渗透法和接触角法测试发现,有机硅抗水剂对实验选择的9种纸张均有明显的抗水效果;其中采用氨基硅油配制的抗水剂效果最好,经其处理的生宣纸与空白样相比,接触角由完全润湿提高到125°,渗透时间由0提高到18 s.最佳应用工艺为:将氨基硅油配制成质量分数为2.041%的甲苯溶液,按照10g/m2的涂布量喷涂于纸张表面,自然晾干3～5天至恒定质量.     

新见《小岭曹、梅、唐姓宣纸草户规约》研究

新见光绪三十二年《小岭曹、梅、唐姓宣纸草户规约》是一份研究人类非物质文化遗产宣纸的珍贵资料,它的发现填补了此领域研究的一个空白,改写了小岭宣纸只有曹氏一姓为主体的历史,证明了旧时在宣纸制作过程中有着严密的专业分工,进一步印证了宣纸真纸的起始年代,同时也使我们得以了解到旧时宣纸行业关于衡制的一些特殊规定。     

基于正交实验的宣纸植物油油渍温和清洗

本研究在正交实验的基础上,以清洗前后油渍处宣纸的白度值和pH值为指标,发现温度30 ℃,100 g的质量分数为2.4%的OP-10水溶液,超纯水冲洗量25 g是最佳清洗条件。然后对清洗前后的纸张进行红外光谱（FT-IR）、表面形貌和机械性能的测试,发现清洗后的纸张机械强度有所变化,横、纵向抗张强度由0.883 kN/m和1.13 kN/m分别下降到0.515 kN/m和0.693 kN/m,横、纵向耐折度由5双折次和6双折次分别下降到2双折次和3双折次,横、纵向柔软度从160 mN和230 mN分别下降到120 mN和180 mN。清洗后的植物油油渍颜色变浅、污染范围明显变小,达到了很好地去除植物油油渍的效果。     

生产特种宣纸的圆网纸机的技术改造

介绍了生产低档宣纸的原3200型三缸单圆网老式网槽纸机的技术改造情况。改造后,车速由70～90 m/nim提高到250～280 m/nim,日产量由单台8～10 t提高到40～50 t,使生产的特种宣纸产品质量提高。     

宣纸行业首批技师、高级技师即将诞生

本刊讯（陈永华报道）为了更好地传承、发扬宣纸传统制作技艺,近日,泾县中国宣纸集团公司专门出台了《宣纸捞、晒、剪技师、高级技师评聘办法》文件,成立公司宣纸捞、晒、剪技师、高级技师考核领导小组,在全行业内率先对从事捞纸、晒纸和剪纸三道关键工序的操作工进行技师、高级技师的考核与聘用活动。此举将彻底结束宣纸制作1000多年来只有技工而无技师和高级技师的历史。     

基于多光谱成像技术的宣纸形态学特征分析

国画艺术品的科技取证与鉴别受到各领域的关注。宣纸作为国画的重要载体,其特征提取和分析方法有较高的研究意义。本文使用多光谱成像技术对宣纸进行形态学特征分析。实验采用多光谱成像系统获取宣纸在不同波长通道下的光谱图片,继而采用纹理参数统计对光谱图像进行测量,获得宣纸特征的敏感波段;采用数学形态学和灰度统计原理建立宣纸形态学特征分析模型,得到一维特征向量。为了评价特征向量的准确度,实验将特征向量输入到支持向量机（SVM）分类器进行检测分类。结果表明,宣纸的差异化特征在550nrn波段下最为明显;由模型输出的特征向量分类正确率为96％。本文提出的宣纸分析模型能够将大部分种类的宣纸特征准确提取,并具有一定的高效性。     

传统氧化去污材料对纸张纤维纤维素聚合度的影响

纤维素聚合度的大小反映了纸张老化变质降解的程度。实验采用4种氧化去污材料分别处理纸张后,再进行干热老化,测定处理前后纸张纤维的纤维素聚合度。实验表明,各氧化去污材料处理纸张后,纸张纤维的纤维素聚合度均下降,其中KMnO4-H2C2O4处理的纸张,聚合度下降最多,说明氧化去污法对纸张有较大的破坏作用,在去除纸质文物上的污斑时,应该慎重选用。     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。