ISO/TR 16312-2:2021
مواصفة قياسية دولية
الإصدار الحالي
·
اعتمدت بتاريخ
٢٢ يناير ٢٠٢١
Guidance for assessing the validity of physical fire models for obtaining fire effluent toxicity data for fire hazard and risk assessment — Part 2: Evaluation of individual physical fire models
ملفات الوثيقة ISO/TR 16312-2:2021
الإنجليزية
45 صفحات
الإصدار الحالي
OMR
87.51
مجال الوثيقة ISO/TR 16312-2:2021
This document assesses the utility of physical fire models that have been standardized, are commonly used, and/or are cited in national or international standards, for generating fire effluent toxicity data of known accuracy. This is achieved by using the criteria established in ISO 16312-1 and the guidelines established in ISO 19706. The aspects of the models that are considered are: the intended application of the model, the combustion principles it manifests, the fire stage(s) that the model attempts to replicate, the types of data generated, the nature and appropriateness of the combustion conditions to which test specimens are exposed, and the degree of validity established for the model.
الأكثر مبيعاً
GSO 150-2:2013
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني :
فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 150-2:2013
GSO 150-2:2013
مواصفة قياسية عمانية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني :
فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 9:2022
GSO 9:2022
مواصفة قياسية عمانية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
GSO 9:2022
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
اعتمدت مؤخراً
ISO/TS 4966:2026
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization