ISO 5684:2025
مواصفة قياسية دولية
الإصدار الحالي
·
اعتمدت بتاريخ
٢٠ أغسطس ٢٠٢٥
Adhesives — Floor covering adhesives and products for flooring installation — Assessment and classification of low volatile organic compound (VOC) products
ملفات الوثيقة ISO 5684:2025
الإنجليزية
7 صفحات
الإصدار الحالي
USD
84.16
مجال الوثيقة ISO 5684:2025
This document specifies a reference method for the determination of volatile organic compound (VOC) emissions into indoor air from floor covering adhesives and products used for flooring installation. This method is used to determine volatile organic compounds, semi-volatile organic compounds, and volatile aldehydes. It is based on the use of a test chamber and subsequent analysis of an air sample for organic compounds by GC-MS respectively HPLC.
The main purpose of the test procedure is to obtain relevant performance data for the classification of flooring adhesives and products used for the installation of floor coverings with respect to low VOC emissions during the use phase of the flooring.
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