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ONGC新闻截至2024年8月7日（印刷和在线）
虽然Gandhar Sand 6以83 cmd的速度流动油，而气体则以10,500 cmd的速度流动，而Gandhar-8的油在87.89 cmd下流动，并以10,644 cmd的气体流动。这一成功已在West Matar Field的GS-6和GS-8砂中首次建立了商业石油和天然气，并被宣布为新的泳池发现。这一发现已为进一步的探索开放。
强制性披露A.Y. 2024 - 2025 for B. ...
1 Prof. Dharmender Saini Principal 2 Prof. Kirti Gupta HOD – ECE Department & Vice Principal – Academics 3 Prof. Prakhar Priyadarshi HOD – IT Department & Vice Principal – Administration 4 Prof. Abhishek Gandhar Dean – Student Welfare 5 Dr. Sushil Kumar HOD – Applied Science & NBA Coordinator 6 Dr. Arati Kane HOD – ICE Department 7 Dr. Preeti Nagrath主任 - 培训与安置8 Kusum Tharani Hod博士 - EEE部门9 Deepika Kumar Hod博士 - CSE部门10 Arvind Rehalia Incharge博士 - 孵化单元格11 Vishal Sharma Incarege先生，负责人 - 审查Cell - 考试Cell -12 Sandeep Patil Admin先生。董事会会议的办公室频率和学术咨询委员会会议每年定期举行，并且每季度定期举行学术咨询主体会议。组织图和流程
设计与co2-eor-as-ccus-cum-blue- ...
地球大气中的二氧化碳（CO 2）在全球变暖中作为温室气体造成了重大贡献。碳捕获，利用和存储（CCUS）提供了一种创新的途径，可通过在增强油回收率（EOR）和随之而来的隔离中使用碳足迹来减少碳足迹。此外，当CO 2从蒸汽甲烷改革过程中捕获时，生成的氢被归类为蓝色氢。这项可行性研究使用了需要新颖的多机构合作的碳氢化合物行业的上游和下游领域之间的这种综合方法。在甘达油田中的一个成熟的油田被筛选为CO 2水槽，而它是从距离距甘达（Gandhar）约80公里的Koyali油炼油厂中采购的。实验室研究的结果是使用纤细的管仪和核心洪水研究确定了CO 2与石油和明显的增量恢复相差。数值模拟预测CO 2 -EOR在该领域可能非常成功。已经进行了研究，用于设计最佳的表面设施，以将CO 2从源到存储位置运输，加工和生产流体的处理。此外，考虑到项目的关键，其主要挑战以及它在短期和长期内提供的机遇，已经进行了技术经济评估。所需的资源和支持，例如激励措施，政策等。在如此复杂但关键的项目中成功实施也被突出显示。
时间序列预测在增强
Atharva Vijay Raghorte 1，Paras Dilip Ghugal 2，Aditya Vasandani 3，Shiwali Charjan 4，Gandhar Khalale 5摘要时间序列预测在推进生物人工智能（Gen AI）模型的预测能力方面起着至关重要的作用。通过利用对时间模式和依赖关系的理解，AI系统可以增强其在自然语言处理（NLP）和图像产生等不同领域的能力。这项全面的审查旨在探讨时间序列预测对提高AI产出的质量和一致性的深刻影响。了解时间序列预测如何有助于NLP和图像产生等领域的AI代模型的性能，对于释放其全部潜力至关重要。然而，时间序列与Gen AI的整合提出了挑战，例如计算复杂性和影响模型输出的偏见。应对这些挑战对于确保准确和可靠的结果至关重要。未来的研究方向应着重于优化计算需求，减轻偏见并增强AI Gen Systems利用时间序列的伦理含义，以进一步提高其能力并确保在各个领域的可信赖应用。时间序列预测对Gen Gen Model绩效的影响如何理解时间模式如何改善AI代决策？理解时间模式大大丰富了生成人工智能（Gen AI）的决策能力，尤其是在跨越各个领域的预测场景中，例如股票市场趋势，零售需求和用电使用优化[1]。通过将Gen AI应用于时间序列数据的分析，这些系统不仅可以以更高的准确性预测未来的事件，而且还可以适应时间趋势的变化，从而使它们更具弹性和灵活性[1]。通过使用先进的神经网络体系结构（例如基于变压器的模型）进一步增强了这种适应性，该模型通过利用多头自我注意力的机制来掌握时间依赖性的细微差异[2]。此外，在广泛的时间数据集上预先培训的基础模型的集成使Gen Gen可以在不同域中传输学习的模式，从而提高其概括能力并启用准确的预测，即使对于训练阶段中未遇到的数据集也是如此[1]。因此，在AI中的时间模式的理解和应用不仅提高了预测的准确性，而且还有助于开发更容易解释和可靠的模型，为在广泛的领域中更智能的决策过程铺平了道路[2]。