在线客服
Computers & Chemical Engineering
人气:17

Computers & Chemical Engineering SCIE

  • ISSN:0098-1354
  • 出版商:Elsevier BV
  • 出版语言:Multi-Language
  • E-ISSN:1873-4375
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 是否预警:
  • 创刊时间:1977
  • 出版周期:Monthly
  • TOP期刊:
  • 影响因子:3.9
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:8.7
  • H-index:124
  • 研究类文章占比:97.95%
  • Gold OA文章占比:22.80%
  • 文章自引率:0.1395...
  • 开源占比:0.1058
  • OA被引用占比:0.0350...
  • 出版国人文章占比:0.1
  • 出版修正文章占比:0.0025...
  • 国际标准简称:COMPUT CHEM ENG
  • 涉及的研究方向:工程技术-工程:化工
  • 中文名称:计算机与化学工程
  • 预计审稿周期: 约4.0个月
国内分区信息:

大类学科:工程技术  中科院分区  2区

国际分区信息:

JCR学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS、ENGINEERING, CHEMICAL  JCR分区  Q2

  • 影响因子:3.9
  • Gold OA文章占比:22.80%
  • OA被引用占比:0.0350...
  • CiteScore:8.7
  • 研究类文章占比:97.95%
  • 开源占比:0.1058
  • 文章自引率:0.1395...
  • 出版国人文章占比:0.1

推荐合适期刊 投稿指导 助力快速见刊免费咨询

Computers & Chemical Engineering 期刊简介

Computers & Chemical Engineering是工程技术领域的一本权威期刊。由Elsevier BV出版社出版。该期刊主要发表工程技术领域的原创性研究成果。创刊于1977年,是工程技术领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载工程技术-工程:化工及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI2区期刊,它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动工程技术领域的进步。

同时,我们注重来稿文章表述的清晰度,以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此,我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约4.0个月 。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑,建议您在提交前主动与期刊主编取得联系,或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向,为您推荐最为合适的期刊,助力您顺利投稿,实现学术成果的顺利发表。

Computers & Chemical Engineering 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
中科院分区 2022年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 3区 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 3区 3区
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
中科院分区 2020年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 2区 2区

Computers & Chemical Engineering 期刊国际分区信息(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 49 / 169

71.3%

学科:ENGINEERING, CHEMICAL SCIE Q2 53 / 170

69.1%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 70 / 169

58.88%

学科:ENGINEERING, CHEMICAL SCIE Q2 47 / 171

72.81%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:8.7
  • SJR:0.903
  • SNIP:1.234
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Chemical Engineering 小类:General Chemical Engineering Q1 43 / 273

84%

大类:Chemical Engineering 小类:Computer Science Applications Q1 141 / 817

82%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 255 210 296 309 320 364 386 355 361 342
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
USA 341
CHINA MAINLAND 149
England 120
GERMANY (FED REP GER) 103
Canada 88
Brazil 46
South Korea 44
Spain 42
India 40
Norway 39
机构发文量统计
机构 数量
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 53
TEXAS A&M UNIVERSITY SYSTEM 42
IMPERIAL COLLEGE LONDON 35
NORWEGIAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY (NTNU) 35
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM) 28
RWTH AACHEN UNIVERSITY 27
UNIVERSITY OF WISCONSIN SYSTEM 27
HELMHOLTZ ASSOCIATION 26
NATIONAL UNIVERSITY OF SINGAPORE 23
TSINGHUA UNIVERSITY 23

高引用文章

文章名称 引用次数
Advances in surrogate based modeling, feasibility analysis, and optimization: A review 58
Deep convolutional neural network model based chemical process fault diagnosis 57
Machine learning: Overview of the recent progresses and implications for the process systems engineering field 41
Optimization under uncertainty in the era of big data and deep learning: When machine learning meets mathematical programming 26
Challenges in process optimization for new feedstocks and energy sources 24
Optimization and control of a thin film growth process: A hybrid first principles/artificial neural network based multiscale modelling approach 22
Advances and opportunities in machine learning for process data analytics 21
Deterministic global process optimization: Accurate (single-species) properties via artificial neural networks 17
Data-driven decision making under uncertainty integrating robust optimization with principal component analysis and kernel smoothing methods 17
Global optimization of grey-box computational systems using surrogate functions and application to highly constrained oil-field operations 17

免责声明

若用户需要出版服务,请联系出版商:PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OX5 1GB。

友情链接