ISO 24390:2023

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٢١ نوفمبر ٢٠٢٣

Nuclear energy — Nuclear fuel technology — Methodologies for radioactivity characterization of very low-level waste (VLLW) generated by nuclear facilities

ملفات الوثيقة ISO 24390:2023

الإنجليزية 20 صفحات
الإصدار الحالي
USD 169.49

مجال الوثيقة ISO 24390:2023

This document describes methodologies for radioactivity characterization of very low-level waste (VLLW) generated from the operation or decommissioning of nuclear facilities. The purpose is to differentiate VLLW from low-level radioactive solid waste and waste below clearance levels. The aim is to effectively characterize and to demonstrate that it satisfies the criteria for VLLW.

This document focuses specifically on characterization methods of radioactive solid waste. Clearance and exemption monitoring are not covered within this document. Additionally, the characterization of liquid and gaseous wastes is also excluded from this document.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
YSMO GSO 150-2:2020
GSO 150-2:2013 
لائحة فنية يمنية
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