ISO/TS 21361:2025

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٩ مارس ٢٠٢٥

Nanotechnologies — Method to quantify air concentrations of carbon black and amorphous silica in the nanoparticle size range in a mixed dust manufacturing environment

ملفات الوثيقة ISO/TS 21361:2025

الإنجليزية 13 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 48.17

مجال الوثيقة ISO/TS 21361:2025

This document specifies a method to quantify and identify air concentration (number of particles/cm3) of particles of either carbon black or amorphous silica, or both, by size in air samples collected in a mixed dust, industrial, manufacturing environment.

This method is applicable to air samples collected with an electrical low pressure cascade impactor (ELPCI) for sampling in manufacturing environments where there are a variety of particle types contributing to the overall atmosphere. This method is applicable only to environments with chemically and physically distinct particles contributing to aerosols or where confounders can be controlled (e.g. diesel sources).

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