ISO 4266-2:2023
مواصفة قياسية دولية
الإصدار الحالي
·
اعتمدت بتاريخ
٣٠ نوفمبر ٢٠٢٣
Petroleum and liquid petroleum products — Measurement of level and temperature in storage tanks by automatic methods — Part 2: Measurement of level in marine vessels
ملفات الوثيقة ISO 4266-2:2023
الإنجليزية
12 صفحات
الإصدار الحالي
OMR
32.41
مجال الوثيقة ISO 4266-2:2023
This document gives guidance on the accuracy, installation, calibration and verification of automatic level gauges (ALGs), both intrusive and non-intrusive, for measuring the level of petroleum and liquid petroleum products having a Reid vapour pressure less than 100 kPa, transported aboard marine vessels (i.e. tankers and barges).
This document gives guidance for buyers and sellers who mutually agree to use marine ALGs for either fiscal and/or custody transfer applications.
This document is not applicable to the measurement of level in refrigerated cargo tanks.
NOTE For information on the measurement of level in refrigerated cargo tanks, please see ISO 18132-1 and ISO 18132-3.
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