Energy And Ai投稿须知

期刊简介

《Energy And Ai》是由Elsevier出版社创办的英文国际期刊（ISSN: 2666-5468），该期刊长期致力于计算机：人工智能领域的创新研究，主要研究方向为Engineering-Engineering (miscellaneous)。作为SCIE收录期刊（JCR分区 Q1，中科院 2区），本刊采用OA未开放获取模式以发表计算机：人工智能领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比97.49%%）。凭借严格的同行评审与高效编辑流程，期刊年载文量精选控制在199篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of Science、Scopus等国际权威数据库，为学者提供推动工程技术领域高水平交流平台。

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投稿提示

Energy And Ai审稿周期约为12 Weeks。该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约199篇，录用竞争适中，主题需确保紧密契合工程技术前沿。投稿策略提示：避开学术会议旺季投稿以缩短周期，语言建议专业润色提升可读性。

工程技术 大类学科
English 出版语言
否是否预警
SCIE 期刊收录
199 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》（2026年3月发布）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	工程技术 2区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENERGY & FUELS 能源与燃料 2区 2区

期刊分区表（2025年3月升级版）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	工程技术 2区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENERGY & FUELS 能源与燃料 2区 3区

JCR分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	ESCI	Q1	25 / 210	88.3
学科：ENERGY & FUELS	ESCI	Q1	37 / 191	80.9
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	ESCI	Q1	34 / 210	84.05
学科：ENERGY & FUELS	ESCI	Q1	36 / 191	81.41

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	ESCI	Q1	14 / 197	93.1
学科：ENERGY & FUELS	ESCI	Q1	22 / 170	87.4
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	ESCI	Q1	37 / 198	81.57
学科：ENERGY & FUELS	ESCI	Q1	34 / 173	80.64

CiteScore（2026年6月最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 排名

CiteScore：16.3

SJR：2.038

SNIP：2.219

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Engineering 小类：Engineering (miscellaneous)	Q1	13 / 300	95%
大类：Engineering 小类：Artificial Intelligence	Q1	42 / 570	92%
大类：Engineering 小类：General Energy	Q1	8 / 79	90%

期刊发文

Real-world self-adaptive digital twin: An example of commercial air-source heat pum
Author: Fu, Kun; Ganslmeier, Ulrich; Mohapatra, Anurag; Song, Ruihao; Hamacher, Thomas

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100719
Towards extreme application scenarios: perspectives on artificial intelligence-driven smart energy management system
Author: Jiang, Ming; Liu, Yun; Cui, He; Tian, Xinyuan; Zheng, Qiang; Shen, Yongliang; Xiong, Zhiyong; Li, Ning; Li, Jingbo; Feng, Caihong; Su, Yuefeng; Jin, Haibo

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100725
An enhanced explainable large language model-based framework for electric vehicle charging station occupancy predictio
Author: Lu, Yuhong; Shi, Libao

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100733
Interpretable rate-of-penetration prediction using a Bayesian-optimized MAML-LSTM-Transformer under small-sample condition
Author: Min, Chao; Ge, Jialiang; Li, Xiaogang; Yang, Zhaozhong; Wen, Guoquan

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100734
Geologically deep learning for high-resolution sparse 3D oil reservoir modelin
Author: Hu, Shimeng; Sheng, Mao; Liu, Bingbing; Zhu, Dandan; Chen, Yuqing; Tian, Shouceng; Li, Gensheng

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100731
A multimodal feature fusion and large language model approach for the combustion stability diagnosis of 660 MWth coal-fired boiler
Author: Pu, Sixu; Zhou, Yi; Hossain, Md.Moinul; Zhu, Xiaoyu; Chen, Guoqing; Xu, Chuanlong

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100744
A long short-term memory networks-informer based prediction model in coal management of thermal unit
Author: Zhu, Kaihui; Li, Pengbo; Yuan, Mei; Ming, Zihe; Zhu, Lei

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100728
A machine learning based method for hydrogen oxidation mechanisms classification in solid oxide cell
Author: Li, Bokun; Yan, Yixi; Wang, Yuqing; Shi, Yixiang

Journal: ENERGY AND AI. 2026; Vol. 24, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.egyai.2026.100736

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