ISO 21787:2006

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٤ مارس ٢٠٠٦

Industrial valves — Globe valves of thermoplastics materials

ملفات الوثيقة ISO 21787:2006

الإنجليزية 14 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 47.04

مجال الوثيقة ISO 21787:2006

ISO 21787:2006 specifies requirements for the design, functional characteristics and manufacture of globe valves made of thermoplastics materials intended for isolating and control service, their connection to the pipe system, the body materials and their pressure/temperature rating between -40 degrees Celsius and +120 degrees Celsius, for a lifetime of 25 years, and also specifies their tests.

ISO 21787:2006 is applicable to hand- or power-operated valves to be installed in industrial pipe systems, irrespective of the field of application and the fluids to be conveyed.

It International Standard is concerned with the range of DN 10; DN 15, DN 20, DN 25, DN 40, DN 50, DN 65, DN 80, DN 100, DN 125 and DN 150, and the range of PN 6, PN 10, PN 16 and Class 150.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 150-2:2015
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية بحرينية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
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