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能源

英文名稱(chēng):Energies   國(guó)際簡(jiǎn)稱(chēng):ENERGIES
《Energies》雜志由MDPI (Basel, Switzerland)出版社出版,本刊創(chuàng)刊于2008年,發(fā)行周期Quarterly,每期雜志都匯聚了全球工程技術(shù)領(lǐng)域的最新研究成果,包括原創(chuàng)論文、綜述文章、研究快報(bào)等多種形式,內(nèi)容涵蓋了工程技術(shù)的各個(gè)方面,為讀者提供了全面而深入的學(xué)術(shù)視野,為工程技術(shù)-ENERGY & FUELS事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。
中科院分區(qū)
工程技術(shù)
大類(lèi)學(xué)科
1996-1073
ISSN
1996-1073
E-ISSN
預(yù)計(jì)審稿速度:約14.39天 約2.0個(gè)月
雜志簡(jiǎn)介 期刊指數(shù) WOS分區(qū) 中科院分區(qū) CiteScore 學(xué)術(shù)指標(biāo) 高引用文章

能源雜志簡(jiǎn)介

出版商:MDPI (Basel, Switzerland)
出版語(yǔ)言:English
TOP期刊:
出版地區(qū):SWITZERLAND
是否預(yù)警:

是否OA:開(kāi)放

出版周期:Quarterly
出版年份:2008
中文名稱(chēng):能源

能源(國(guó)際簡(jiǎn)稱(chēng)ENERGIES,英文名稱(chēng)Energies)是一本開(kāi)放獲?。∣A)國(guó)際期刊,自2008年創(chuàng)刊以來(lái),始終站在工程技術(shù)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在工程技術(shù)領(lǐng)域各個(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì),為工程技術(shù)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于任何形式的抄襲行為,無(wú)論是文字還是圖形,一旦查實(shí),均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。

近年來(lái),來(lái)自CHINA MAINLAND、South Korea、Poland、Italy、USA、Spain、GERMANY (FED REP GER)、England、Australia、Japan等國(guó)家和地區(qū)的研究者在《Energies》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富,包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專(zhuān)題觀(guān)點(diǎn)、論文預(yù)覽、專(zhuān)家意見(jiàn)等多種類(lèi)型,旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)和靈感來(lái)源。

在過(guò)去幾年中,該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量,具體數(shù)據(jù)如下:

2014年:發(fā)表文章417篇、2015年:發(fā)表文章727篇、2016年:發(fā)表文章1082篇、2017年:發(fā)表文章2161篇、2018年:發(fā)表文章3515篇、2019年:發(fā)表文章4783篇、2020年:發(fā)表文章6715篇、2021年:發(fā)表文章8369篇、2022年:發(fā)表文章9398篇、2023年:發(fā)表文章7998篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球工程技術(shù)領(lǐng)域的影響力和活躍度,同時(shí)也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位?!禘nergies》將繼續(xù)致力于推動(dòng)工程技術(shù)領(lǐng)域的知識(shí)傳播和科學(xué)進(jìn)步,為全球工程技術(shù)問(wèn)題的解決貢獻(xiàn)力量。

期刊指數(shù)

  • 影響因子:3
  • 文章自引率:0.2187...
  • Gold OA文章占比:99.59%
  • CiteScore:6.2
  • 年發(fā)文量:7998
  • 開(kāi)源占比:0.9947
  • SJR指數(shù):0.651
  • H-index:64
  • 出版撤稿文章占比:0.0001...
  • SNIP指數(shù):0.947
  • OA被引用占比:1
  • 出版國(guó)人文章占比:0.22

WOS期刊SCI分區(qū)(2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:ENERGY & FUELS SCIE Q3 107 / 170

37.4%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:ENERGY & FUELS SCIE Q3 115 / 173

33.82%

中科院分區(qū)表

中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
Top期刊 綜述期刊 大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科
工程技術(shù) 4區(qū)
ENERGY & FUELS 能源與燃料
4區(qū)

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.2 0.651 0.947
學(xué)科類(lèi)別 分區(qū) 排名 百分位
大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Control and Optimization Q1 19 / 130

85%

大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Engineering (miscellaneous) Q1 36 / 204

82%

大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Electrical and Electronic Engineering Q2 200 / 797

74%

大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Energy Engineering and Power Technology Q2 78 / 272

71%

大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Fuel Technology Q2 40 / 128

69%

大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Energy (miscellaneous) Q2 25 / 78

68%

大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Renewable Energy, Sustainability and the Environment Q2 103 / 270

62%

學(xué)術(shù)指標(biāo)分析

影響因子和CiteScore
自引率

影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時(shí)期被引用的頻率,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

自引率:是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過(guò)計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例,可以反映期刊對(duì)于自身研究?jī)?nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。

年發(fā)文量:是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo),年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù),從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。

期刊互引關(guān)系
序號(hào) 引用他刊情況 引用次數(shù)
1 ENERGIES 7994
2 RENEW SUST ENERG REV 4966
3 APPL ENERG 4695
4 ENERGY 4169
5 IEEE T POWER ELECTR 3040
6 IEEE T IND ELECTRON 3017
7 RENEW ENERG 2877
8 IEEE T POWER SYST 2760
9 ENERG CONVERS MANAGE 2320
10 ENERG POLICY 2261
序號(hào) 被他刊引用情況 引用次數(shù)
1 ENERGIES 7994
2 IEEE ACCESS 962
3 SUSTAINABILITY-BASEL 933
4 APPL SCI-BASEL 762
5 ENERGY 587
6 APPL ENERG 580
7 RENEW SUST ENERG REV 410
8 ELECTRONICS-SWITZ 400
9 RENEW ENERG 369
10 J CLEAN PROD 361

高引用文章

  • Optimal Deep Learning LSTM Model for Electric Load Forecasting using Feature Selection and Genetic Algorithm: Comparison with Machine Learning Approaches引用次數(shù):56
  • Novel Method for Identifying Fault Location of Mixed Lines引用次數(shù):51
  • Bio-Based Chemicals from Renewable Biomass for Integrated Biorefineries引用次數(shù):48
  • Research on Automatic Generation Control with Wind Power Participation Based on Predictive Optimal 2-Degree-of-Freedom PID Strategy for Multi-area Interconnected Power System引用次數(shù):45
  • Model Predictive Control (MPC) for Enhancing Building and HVAC System Energy Efficiency: Problem Formulation, Applications and Opportunities引用次數(shù):44
  • A Hybrid Seasonal Mechanism with a Chaotic Cuckoo Search Algorithm with a Support Vector Regression Model for Electric Load Forecasting引用次數(shù):41
  • Current Li-Ion Battery Technologies in Electric Vehicles and Opportunities for Advancements引用次數(shù):38
  • Biofuels Production by Biomass Gasification: A Review引用次數(shù):36
  • A Review on Anaerobic Co-Digestion with a Focus on the Microbial Populations and the Effect of Multi-Stage Digester Configuration引用次數(shù):35
  • State of the Art of Machine Learning Models in Energy Systems, a Systematic Review引用次數(shù):34
若用戶(hù)需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:MOLECULAR DIVERSITY PRESERVATION INTERNATIONAL-MDPI, KANDERERSTRASSE 25, BASEL, SWITZERLAND, CH-4057。

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