ISO/TS 23359:2025
مواصفة قياسية دولية
الإصدار الحالي
·
اعتمدت بتاريخ
٢٧ أغسطس ٢٠٢٥
Nanotechnologies — Chemical characterization of graphene-related two-dimensional materials from powders and liquid dispersions
ملفات الوثيقة ISO/TS 23359:2025
الإنجليزية
47 صفحات
الإصدار الحالي
OMR
87.13
مجال الوثيقة ISO/TS 23359:2025
This document specifies methods for characterizing the chemical properties of powders or liquid dispersions containing graphene-related two-dimensional material (GR2M), using a set of suitable measurement techniques.
This document covers the determination of elemental composition, oxygen to carbon ratio, trace metal impurities, weight percentage of chemical species and functional groups present, by use of the following techniques:
— X-ray photoelectron spectroscopy (XPS);
— thermogravimetric analysis (TGA);
— inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS);
—Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR).
This document covers sample preparation, protocols and data analysis for the different techniques.
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