日韩一二三在线视频播,深夜av在线,狠狠干狠狠久久

雜志簡介中科院分區 JCR分區 CiteScore 發文統計通訊方式相關雜志期刊導航

Physical Review Fluids 雜志簡介

《Physical Review Fluids》重點專注發布Chemical Engineering-Fluid Flow and Transfer Processes領域的新研究，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。鼓勵該領域研究者詳細地發表他們的高質量實驗研究和理論結果。該雜志創刊至今，在Chemical Engineering-Fluid Flow and Transfer Processes領域，有較高影響力，對來稿文章質量要求較高，稿件投稿過審難度較大。歡迎廣大同領域研究者投稿該雜志。

Physical Review Fluids 雜志中科院分區

中科院SCI分區數據

中科院SCI期刊分區（2023年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
物理與天體物理	3區	PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 物理：流體與等離子體	2區	否	否

中科院SCI期刊分區（2022年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
物理與天體物理	3區	PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 物理：流體與等離子體	3區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
物理與天體物理	2區	PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 物理：流體與等離子體	2區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月基礎版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
物理	3區	PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 物理：流體與等離子體	3區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
物理與天體物理	2區	PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 物理：流體與等離子體	2區	否	否

中科院SCI期刊分區（2020年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
物理與天體物理	2區	PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 物理：流體與等離子體	2區	否	否

中科院分區趨勢圖

影響因子趨勢圖

中科院JCR分區：中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發表在1區和2區的SCI論文，通常被認為是該學科領域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數據，現已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

Physical Review Fluids 雜志JCR分區

Web of Science 數據庫（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS	SCIE	Q2	14 / 40	66.3%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS	SCIE	Q1	8 / 40	81.25%

Physical Review Fluids CiteScore 評價數據（2024年最新版）

CiteScore：5.1
SJR：1.066
SNIP：1.057

CiteScore 排名

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Modeling and Simulation	Q1	71 / 324	78%
大類：Mathematics 小類：Computational Mechanics	Q1	22 / 89	75%
大類：Mathematics 小類：Fluid Flow and Transfer Processes	Q2	30 / 96	69%

CiteScore趨勢圖

年發文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發布的一個評價學術期刊質量的指標，該指標是指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現期刊質量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Physical Review Fluids 雜志發文統計

文章名稱引用次數
Predictions of turbulent shear flows using deep neural networks22
Perspective on machine learning for advancing fluid mechanics21
Physics-informed machine learning approach for augmenting turbulence models: A comprehensive framework21
Geometric state function for two-fluid flow in porous media17
Bubble puzzles: From fundamentals to applications16
Three-dimensional simulations of void collapse in energetic materials16
Disorder characterization of porous media and its effect on fluid displacement15
Synthetic turbulent inflow generator using machine learning15
Numerical evidence of logarithmic regions in channel flow at Re-tau=800015
Turbulent thermal superstructures in Rayleigh-Benard convection14
國家/地區發文量
USA692
France309
England192
CHINA MAINLAND139
GERMANY (FED REP GER)136
Japan91
Canada80
Australia68
Italy67
India66
機構發文發文量
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)267
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM71
SORBONNE UNIVERSITE63
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT)59
PSL RESEARCH UNIVERSITY PARIS (COMUE)56
UNIVERSITE PARIS SACLAY50
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM)47
STANFORD UNIVERSITY47
UNIVERSITE DE PARIS47
ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY43