Печать
Нейлоновая сетка NY6H00010 Millipore: диаметр 160 мкм, размер 30 см x 3 м, белая, высокая прочность и химическая стойкость
Кат. №: NY6H00010
Производитель: Merck
Кол-во:
Цена по запросу
Товар оформляется под заказ
Печать
Нейлоновая сетка NY6H00010 Millipore: диаметр 160 мкм, размер 30 см x 3 м, белая, высокая прочность и химическая стойкость
Кат. №: NY6H00010
Производитель: Merck
Кол-во:
Цена по запросу
Товар оформляется под заказ
Печать
Нейлоновая сетка NY6H00010 Millipore: диаметр 160 мкм, размер 30 см x 3 м, белая, высокая прочность и химическая стойкость
Кат. №: NY6H00010
Производитель: Merck
Кол-во:
Цена по запросу
Товар оформляется под заказ
Нейлоновая сетка NY6H00010 от компании Millipore представляет собой высококачественный фильтрующий материал, предназначенный для использования в различных лабораторных и промышленных процессах. Сетка изготовлена из нейлона, что обеспечивает её высокую прочность и химическую стойкость. Данный материал обладает диаметром пор 160 мкм, что позволяет эффективно фильтровать частицы различных размеров. Сетка поставляется в рулоне размером 30 см x 3 м, что обеспечивает удобство использования и хранения.
Область применения:
- Фильтрация биологических жидкостей и культур;
- Фильтрация химических растворов и реакционных смесей;
- Подготовка образцов для хроматографии и спектроскопии;
- Фильтрация промышленных жидкостей и эмульсий;
- Сепарация частиц в аналитических и промышленных процессах.
Преимущества
- Высокая прочность и химическая стойкость;
- Универсальность применения;
- Диаметр пор 160 мкм обеспечивает эффективную фильтрацию;
- Удобство использования и хранения в рулоне;
- Белый цвет сетки облегчает визуальный контроль процесса фильтрации.
Компания Millipore (Merck) – ведущий производитель лабораторного оборудования и расходных материалов, известный своим высоким качеством и инновационными решениями.
Диаметр фильтра
30 см x 3 м
Прочность
высокая
Размер фильтра
160 мкм
Фильтрующий материал
нейлон
Химическая стойкость
высокая
Цвет
белая
Дорогой клиент, на сайте внедрена нейросеть для сбора информации о товаре. Это может привести к незначительным расхождениям в характеристиках продукции.