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Geophysics是地球科学领域的一本权威期刊。由Society of Exploration Geophysicists出版社出版。该期刊主要发表地球科学领域的原创性研究成果。创刊于1936年,是地球科学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载地学-地球化学与地球物理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,不断推动地球科学领域的进步。
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大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地球科学 | 2区 | GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 | 2区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地球科学 | 2区 | GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 | 2区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地球科学 | 2区 | GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 | 2区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地学 | 3区 | GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地球科学 | 2区 | GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 | 2区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地球科学 | 2区 | GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 | 2区 | 否 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS | SCIE | Q1 | 25 / 101 |
75.7% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS | SCIE | Q2 | 31 / 101 |
69.8% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Geophysics | Q1 | 22 / 165 |
86% |
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Geochemistry and Petrology | Q1 | 33 / 154 |
78% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 278 | 323 | 411 | 347 | 402 | 423 | 459 | 451 | 371 | 366 |
国家/地区 | 数量 |
CHINA MAINLAND | 481 |
USA | 395 |
Canada | 115 |
Saudi Arabia | 107 |
Norway | 75 |
GERMANY (FED REP GER) | 66 |
England | 58 |
Netherlands | 58 |
Brazil | 54 |
France | 53 |
机构 | 数量 |
CHINA UNIVERSITY OF PETROLEUM | 142 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 103 |
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 90 |
CHINA NATIONAL PETROLEUM CORPORATION | 70 |
KING ABDULLAH UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY | 65 |
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES | 51 |
COLORADO SCHOOL OF MINES | 43 |
DELFT UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 41 |
NORWEGIAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY (NTNU) | 37 |
TONGJI UNIVERSITY | 36 |
文章名称 | 引用次数 |
FaultSeg3D: Using synthetic data sets to train an end-to-end convolutional neural network for 3D seismic fault segmentation | 35 |
Deep-learning-based seismic data interpolation: A preliminary result | 34 |
Seismic fault detection with convolutional neural network | 27 |
Unsupervised seismic facies analysis via deep convolutional autoencoders | 22 |
Seismic facies analysis using machine learning | 20 |
Deep-learning inversion: A next-generation seismic velocity model building method | 19 |
Impedance inversion by using the low-frequency full-waveform inversion result as an a priori model | 19 |
Seismic dispersion and attenuation in saturated porous rocks with aligned fractures of finite thickness: Theory and numerical simulations - Part 1: P-wave perpendicular to the fracture plane | 18 |
Application of optimal transport and the quadratic Wasserstein metric to full-waveform inversion | 17 |
Dictionary learning based on dip patch selection training for random noise attenuation | 16 |
SCIE
影响因子 0.6
CiteScore 1.3
SCIE
影响因子 3.8
CiteScore 8.9
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 2.8
SCIE
影响因子 1.9
CiteScore 4.7
SCIE
影响因子 2.4
CiteScore 4.6
SCIE
影响因子 9
CiteScore 12.3
SCIE
影响因子 4.2
CiteScore 7.4
SCIE
影响因子 4.4
CiteScore 5.6
SCIE
影响因子 3
CiteScore 9.7
SCIE
影响因子 2
CiteScore 3.9
若用户需要出版服务,请联系出版商:SOC EXPLORATION GEOPHYSICISTS, 8801 S YALE ST, TULSA, USA, OK, 74137。