ISO/TS 5667-25:2022

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٢٣ فبراير ٢٠٢٢

Water quality — Sampling — Part 25: Guideline on the validation of the storage time of water samples

ملفات الوثيقة ISO/TS 5667-25:2022

الإنجليزية 50 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 85.44

مجال الوثيقة ISO/TS 5667-25:2022

The purpose of this document is to describe test plans and different operating methodologies of these test plans to define and verify the acceptable length of stability of a substance in a sample under specified conditions of preservation (temperature, matrix, light, addition of a stabilizer, where appropriate, type of preservation etc.) before starting analytical protocols (chemicals and physico-chemicals analysis). Biological and microbiological methods are excluded.

It is necessary to have an analytical method with performances that have already been characterized (repeatability, intermediate precision, trueness, accuracy and uncertainty) in order to perform the stability study and implement its test plans.

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
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
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