ISO 22308-1:2021

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٠٧ يناير ٢٠٢١

Cork bark selected as bottling product — Part 1: Sensory evaluation — Methodology for sensory evaluation by soaking

ملفات الوثيقة ISO 22308-1:2021

الإنجليزية 7 صفحات
الإصدار الحالي
USD 83.81

مجال الوثيقة ISO 22308-1:2021

This document defines a test method for the detection, qualification and possible assessment of odours/flavours exogenous to cork bark selected as bottling product in contact with beverages, still, sparkling and sparkling wines, alcohols and spirits, beers and ciders.

This document is applicable to:

— cork bark selected as bottling product in all its forms;

— all cork components of cork stoppers: granules, discs, bodies and shanks;

— all types of cork stoppers, semi-finished (shaped), semi-finished (semi-finished stoppers possibly washed and possibly colmated and/or coated) or ready for use (semi-finished stoppers, possibly branded and surface treated).

الأكثر مبيعاً

YSMO GSO 150-2:2020
GSO 150-2:2013 
لائحة فنية يمنية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
YSMO GSO 2055-1:2020
GSO 2055-1:2015 
مواصفة قياسية يمنية
الأغذية الحلال – الجزء الأول : الاشتراطات العامة للأغذية الحلال

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