ISO 6640:2024

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٠٣ مايو ٢٠٢٤

Measurement of density of water-sediment mixture using radiation transmission method

ملفات الوثيقة ISO 6640:2024

الإنجليزية 14 صفحات
الإصدار الحالي
USD 125.55

مجال الوثيقة ISO 6640:2024

This document specifies the radiation transmission method for measurement of density of the water-sediment mixture, suspended or deposited, in water bodies such as streams, canals, harbour basins, dams and reservoirs.

The method is based on principles of transmission of X or Gamma rays. This document covers brief description of the operating principle of the method and details of some of the instruments used.

This document applies to the measurement of water-sediment mixture density in water bodies using radiation transmission method, particularly gamma and X-ray transmission method. The working principles, applications, advantages and associated instruments are elaborated in 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