③JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING最近五年发文量分别为898,1187,1170,1892,0。 目前,发文量最多的国家为中国,我国国人发文4019篇,占比40.5%。 ④JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING发文量比较可观、影响因子稳定,国人占比第一,自引率目前无危险,但最新一年发文量无数据,建议先观望。 SCI晚...
③JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING最近五年发文量分别为898,1187,1170,1892,0。 目前,发文量最多的国家为中国,我国国人发文4019篇,占比40.5%。 ④JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING发文量比较可观、影响因子稳定,国人占比第一,自引率目前无危险,但最新一年发文量无数据,建议先观望。 SCI晚...
JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING是荷兰Elsevier出版社的月刊,主要研究方向为地球科学。在中科院分区中位于工程技术2区,并被评为TOP级期刊,属于非开源期刊,但其广泛的研究范围和优异的学术地位意味着投稿难度相对较大。 ISSN:0920-4105 JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING的h-index为88,相比同类著...
Journal Of Petroleum Science And Engineering创刊于1987年,由Elsevier出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 地球科学综合全领域,此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊,在行业细分领域中学术影响力较大,专业度认可很高,所以对原创文章要求创新性较高,如果您的文章质量很高,可以尝试。平均审稿速度约Submission to accept...
《Journal of Petroleum Science and Engineering》的影响因子在油气领域的期刊中属于中等水平,这表明该期刊的论文被引用的频率较高,具有一定的学术影响力。此外,该期刊的H指数也显示出其在该领域的研究成果具有较高的学术价值和影响力。 然而,需要注意的是,学术评价指标并不能完全反映一个期刊的全部特点和质量。在...
《石油科学与工程杂志》(Journal Of Petroleum Science And Engineering)是一本以工程技术-地球科学综合综合研究为特色的国际期刊。该刊由Elsevier出版商创刊于1987年,刊期Monthly。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦工程技术-地球科学综合领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该...
JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING是一本工程技术-地球科学综合领域的学术期刊,创刊于1987年,该刊的目标是通过发表明确的书面文章,在石油和天然气的任何领域工作的科学家和工程师都可以理解,从而弥合工程、地质学和石油和天然气科学之间的差距,天然气工程和石油(天然气)地质。尝试在所有问题上平衡主题并吸引...
Journal Of Petroleum Science And Engineering国际标准简称:J PETROL SCI ENG《Journal Of Petroleum Science And Engineering》是一本专注于能源与燃料领域的English学术期刊,创刊于1987年,由ELSEVIER出版商出版,出版周期Monthly。该刊发文范围涵盖能源与燃料等领域,旨在及时、准确、全面地报道国内外能源与燃料工作者在该...
The Journal of Petroleum Science and Engineering covers the fields of petroleum (and natural gas) exploration, production and flow in its broadest possible sense. Topics include: origin and accumulation of petroleum and natural gas; petroleum geochemistry; reservoir engineering; reservoir simulation; ...
Petroleum Data Science and Machine Learning Last update 28 July 2022 The Special Issue focus will be on machine learning (ML) experimentation and operationalization. ML experimentation refers to the efforts centered on data preparation, algorithm selection and model validation and verification. The...