大连海事大学高被引论文分析报告

一、引言

在当今全球化的学术环境中，科研成果的影响力已成为衡量高校学术水平的重要标志。高被引论文作为科研成果中的佼佼者，其数量和质量不仅体现了一所高校在特定领域的研究深度和创新能力，更反映了该校在国际学术界的地位和声誉。大连海事大学作为交通运输部所属的全国重点大学，是国家 “双一流” 建设高校、211 工程高校，在海事领域的研究具有深厚的积淀和广泛的影响力。对大连海事大学高被引论文进行深入分析，有助于揭示学校的优势研究领域、学术发展趋势以及在国际学术舞台上的竞争力，为学校未来的科研战略规划提供有力的参考依据。
本报告将综合运用科睿唯安 ESI 数据库、Web of Science 等权威数据源，对大连海事大学的高被引论文进行全面剖析，涵盖论文的学科分布、发表年份趋势、作者合作网络、期刊分布以及研究热点等多个维度，力求呈现一幅系统、详实的学校高被引论文全景图。

二、高被引论文的界定与数据来源

2.1 高被引论文的界定

高被引论文通常是指在特定时间段内，被引用次数在同学科、同发表年份的所有论文中排名前一定比例的论文。本报告采用科睿唯安 ESI（基本科学指标数据库）的定义，即 ESI 高被引论文是指过去 10 年中发表的论文，被引用次数在同年同学科发表的论文中进入全球前 1％。这一标准被广泛认可和应用，能够较为客观地反映论文在国际学术界的影响力和关注度。

2.2 数据来源

本报告的数据主要来源于科睿唯安 ESI 数据库以及 Web of Science 核心合集数据库。ESI 数据库提供了全球范围内高校和科研机构的科研表现统计数据，包括论文发表数量、被引频次、高被引论文数量等关键指标，数据更新周期为每两个月一次，具有权威性和及时性。Web of Science 核心合集数据库则是全球最具影响力的学术文献数据库之一，收录了高质量的学术期刊论文、会议论文等，为深入分析论文的详细信息，如作者、关键词、引用文献等提供了丰富的数据支持。通过对这两个数据库的数据交叉验证和综合分析，确保了本报告研究结果的准确性和可靠性。

三、大连海事大学高被引论文总体情况

3.1 高被引论文数量及增长趋势

根据科睿唯安 ESI 数据库截至 2024 年 11 月的数据（数据覆盖时间 2014 年 1 月 – 2024 年 8 月），大连海事大学共有 185 篇高被引论文。从时间序列来看，学校的高被引论文数量呈现出稳步增长的态势。2014 – 2016 年期间，高被引论文数量相对较少，每年新增数量在个位数左右，这反映出学校在这一阶段的科研成果虽然具备一定质量，但尚未在国际学术界形成广泛的影响力。自 2017 年起，随着学校对科研投入的持续增加、人才队伍建设的不断加强以及科研环境的逐步优化，高被引论文数量开始显著增长。2017 – 2019 年，年均新增高被引论文数量达到 10 篇以上；到了 2020 – 2022 年，这一数字进一步攀升至年均 15 篇左右；2023 – 2024 年期间，学校高被引论文数量增长势头更为强劲，显示出学校科研实力的快速提升以及在国际学术界认可度的不断提高。

3.2 高被引论文的学科分布

大连海事大学的 185 篇高被引论文分布在多个学科领域，其中工程学科的发文占比最高，达到 45.95%，共计 85 篇。这充分体现了学校在工程领域，特别是与海事相关的船舶工程、交通运输工程等方向的强大研究实力。船舶与海洋工程学科的研究团队在船舶设计、制造、动力系统优化等方面取得了一系列创新性成果，其发表的论文在国际上受到广泛关注和引用。例如，在船舶推进系统的能效提升研究中，团队通过对新型推进器设计和动力传输机制的深入探索，提出了一系列优化方案，相关论文为行业内解决船舶节能减排问题提供了重要的理论依据和实践指导。
计算机学科的高被引论文数量占比位居第二，为 23.24%，共 43 篇。随着信息技术在海事领域的广泛应用，大连海事大学积极布局计算机学科与海事学科的交叉研究，在智能航运、海事大数据处理、船舶自动化控制等方面取得了丰硕成果。如在智能航运系统中，利用计算机视觉和机器学习技术实现船舶自动识别与跟踪的研究，极大地提高了海上交通管理的效率和安全性，相关研究成果在国际学术期刊上发表后，被众多国内外学者引用，推动了该领域的技术发展。
地球科学学科的高被引论文占比为 8.11%，共 15 篇。学校在海洋科学、海洋环境监测与保护等地球科学相关领域开展了深入研究，特别是在海洋生态系统演变、海洋灾害预警等方面取得了显著进展。在海洋生态系统碳循环研究中，通过对海洋生物地球化学过程的长期监测和模拟，揭示了海洋生态系统在全球气候变化中的重要作用，相关研究成果为海洋生态环境保护政策的制定提供了科学依据，也提升了学校在地球科学领域的学术影响力。
此外，材料科学、环境科学与生态学、物理学等学科也有一定数量的高被引论文分布，分别占比 5.95%、4.86%、3.78% 等。这些学科的高被引论文体现了学校在多学科交叉融合研究方面的积极探索，不同学科的知识和技术相互渗透，为解决海事领域的复杂问题提供了新的思路和方法。

四、高被引论文的作者分析

4.1 高产作者及其贡献

在大连海事大学的高被引论文作者中，王宁教授是最为突出的高产作者之一。王宁教授所在的船舶电气工程学院，在智能船舶控制理论与技术研究方面处于国际前沿水平。他主持国家自然科学基金重点项目、中央军科委基础加强计划等重要科研项目 20 余项，在国际上率先提出无人船自学习控制理论与技术，研制 “智海” 系列近浅海监测无人船，在海上搜救和海洋测绘等应用领域取得显著成效。以第一或通讯作者发表权威 SCI 期刊论文 200 余篇、全球前 1% 高被引论文 42 篇，被引 11200 余次。其研究工作多次入选交通运输重大科技创新成果，为学校在智能船舶领域的研究树立了标杆。例如，在论文 “Tracking – Error – Based Universal Adaptive Fuzzy Control for Output Tracking of Nonlinear Systems with Completely Unknown Dynamics” 中，王宁教授团队提出了一种全新的自适应模糊控制算法，有效解决了非线性系统输出跟踪控制中的难题，该论文不仅入选 ESI 全球 TOP 0.1% 热点论文，还为后续相关研究提供了重要的理论基础和方法借鉴。
张新宇教授在海上智能交通领域成果斐然。他带领的海上智能交通研究团队以大连海事大学为第一署名单位，与英国约翰摩尔斯大学 loom 团队合作在《frontiers in marine science》（jcr 一区、航海领域高质量科技期刊英文期刊 t1 级) 发表的学术论文《Collision Avoidance for Autonomous Ship Using Deep Reinforcement Learning and Prior – Knowledge – Based Approximate Representation》入选高被引论文。该论文第一作者为团队青年研究员王程博博士，通讯作者为张新宇教授。论文提出的基于深度强化学习和先验知识近似表示的无人船避碰算法，为解决未来海上无人船与有人船混行场景下的安全问题提供了创新性的解决方案，在国际航海领域引起了广泛关注和讨论，有力地提升了学校在海上智能交通研究方向的国际影响力。
此外，尹勇教授在航海模拟器及相关技术研究方面贡献突出。其团队的 “全任务交互式多船协同作业一体化仿真系统关键技术与应用” 项目获得科技进步一等奖，该成果在国内首次提出并成功研发了具有完全自主知识产权的全任务一体化交互协同拖轮模拟器和海上立体协同搜救仿真系统等。尹勇教授在相关领域发表的高被引论文，对推动航海教育与培训的现代化、提升航海作业的安全性和效率具有重要意义。这些高产作者通过自身的科研实力和团队协作，在各自的研究领域取得了突破性成果，为学校高被引论文数量的增长和学术影响力的提升做出了不可忽视的贡献。

4.2 作者合作网络分析
通过对高被引论文作者署名情况的分析，构建了大连海事大学高被引论文作者合作网络（见图 3）。从网络结构来看，呈现出明显的核心 – 边缘特征。以王宁、张新宇、尹勇等高产作者为核心节点，他们与众多其他作者之间存在广泛的合作关系，形成了紧密的合作子网络。这些核心作者不仅在学校内部积极开展跨学科合作，还与国内外知名高校和科研机构建立了长期稳定的合作联系。例如，王宁教授团队与美国、日本等国的高校在智能船舶控制技术研究方面开展合作研究，共同发表了多篇高被引论文。在国际合作论文中，双方团队充分发挥各自在理论研究和实验技术方面的优势，针对智能船舶在复杂海洋环境下的控制难题，提出了一系列创新解决方案，相关成果得到了国际学术界的高度认可。
在学校内部，不同学院之间的作者合作也十分活跃。船舶电气工程学院与航海学院、轮机工程学院等在智能航运、船舶动力系统优化等研究方向上开展了广泛的合作。在智能航运系统研究项目中，船舶电气工程学院的专家负责系统的自动化控制与信息技术集成，航海学院的学者提供航海导航与交通管理方面的专业知识，轮机工程学院的研究人员则专注于船舶动力系统的节能与可靠性研究。通过跨学院的协同合作，整合了多学科的优势资源，提高了研究成果的质量和创新性，从而催生了多篇高被引论文。这种广泛的作者合作网络促进了知识的流动与共享，激发了科研人员的创新思维，为学校在海事领域的科研突破提供了有力支撑。

五、高被引论文的期刊分析

5.1 论文发表期刊的分布

大连海事大学的高被引论文发表在众多国际知名期刊上。其中，发表数量较多的期刊包括《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《Applied Energy》《Ocean Engineering》等。《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》是交通领域的顶级期刊，专注于智能交通系统的研究与应用，影响因子较高。学校在该期刊上发表的高被引论文主要聚焦于智能航运、海事交通管理等方面的创新研究。例如，有关基于大数据和人工智能技术的海上交通流量预测与优化调度的论文，通过对海量海事交通数据的深度挖掘和分析，建立了精准的交通流量预测模型，并提出了优化调度策略，有效提高了海上交通的运行效率和安全性，该论文在发表后受到了广泛的引用和关注。
《Applied Energy》是能源领域的权威期刊，涵盖能源转换、存储、管理等多个方面的研究。大连海事大学在该期刊发表的高被引论文主要围绕船舶能源利用效率提升、新能源在船舶中的应用等方向。在船舶混合动力系统优化研究的论文中，研究团队通过对不同能源系统的协同控制策略进行深入研究，提出了一种新型的船舶混合动力系统架构，显著提高了船舶在不同工况下的能源利用效率，降低了能耗和排放，为船舶能源领域的可持续发展提供了新的思路和方法，该论文在能源领域的学术界和工业界都产生了重要影响。
《Ocean Engineering》作为海洋工程领域的重要期刊，发表了学校在船舶与海洋工程结构设计、海洋资源开发利用等方面的高被引论文。如关于深海平台结构优化设计的论文，通过采用先进的数值模拟技术和优化算法，对深海平台的结构形式和材料选择进行了优化，提高了平台在恶劣海洋环境下的安全性和可靠性，相关研究成果为深海资源开发提供了关键技术支持，在海洋工程领域具有较高的学术价值和应用前景。
这些高影响力期刊的发表，不仅体现了学校高被引论文的高质量，也反映了学校在海事及相关交叉领域的研究成果得到了国际学术界的广泛认可，有助于提升学校在国际学术舞台上的知名度和声誉。

5.2 期刊的影响因子与分区情况
从期刊的影响因子和分区来看，大连海事大学高被引论文所发表的期刊整体水平较高。在 JCR（Journal Citation Reports）分区中，大部分论文发表在 Q1 区和 Q2 区期刊上。以《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》为例，其属于 JCR Q1 区期刊，2023 年影响因子达到 11.4，在交通领域具有极高的影响力。发表在该期刊上的学校高被引论文，凭借其创新性的研究内容和严谨的研究方法，吸引了大量的引用，进一步提升了学校在智能交通领域的学术地位。
《Applied Energy》同样是 JCR Q1 区期刊，2023 年影响因子高达 11.446，该期刊对论文的创新性和实用性要求严格。学校在该期刊发表的关于能源领域的高被引论文，不仅在理论上有深入的探讨，还注重研究成果的实际应用价值，为解决能源领域的实际问题提供了可行的方案，因此在能源领域的学术界和产业界都获得了广泛的关注和引用。
《Ocean Engineering》为 JCR Q2 区期刊，2023 年影响因子为 5.2，在海洋工程领域具有重要的学术地位。学校在该期刊发表的高被引论文，展示了在海洋工程领域的技术创新和实践应用成果，推动了海洋工程技术的发展，也为学校在该领域赢得了良好的学术声誉。高被引论文发表在高影响因子和高分区期刊上，充分证明了学校科研成果的前沿性和高质量，体现了学校在相关学科领域的研究处于国际先进水平。

六、高被引论文的研究热点与前沿分析

6.1 基于关键词共现分析的研究热点识别

通过对高被引论文的关键词进行共现分析，可以清晰地识别出大连海事大学在海事领域的主要研究热点。其中，“autonomous ship”（自主船舶）、“deep reinforcement learning”（深度强化学习）、“energy efficiency”（能源效率）、“marine environment”（海洋环境）等关键词出现的频次较高且相互关联紧密，成为研究热点的核心词汇。
在自主船舶研究方面，随着人工智能和自动化技术的飞速发展，自主船舶成为海事领域的研究热点和未来发展趋势。学校的研究主要集中在自主船舶的智能控制、避碰决策、路径规划等关键技术上。利用深度强化学习算法，使自主船舶能够在复杂多变的海上环境中实时感知周围环境信息，自主做出最优的避碰决策和路径规划，确保航行安全。相关研究成果在多篇高被引论文中得到体现，为自主船舶技术的实际应用奠定了坚实的理论基础。
能源效率提升是航运业可持续发展的关键问题之一，也是学校的重要研究热点。在船舶能源系统优化方面，研究人员通过改进船舶动力系统设计、优化船舶运行参数以及探索新型能源在船舶中的应用等途径，致力于提高船舶的能源利用效率，降低能耗和排放。例如，在船舶混合动力系统的研究中，综合考虑船舶在不同航行工况下的能源需求，通过优化不同能源源之间的切换策略和协同工作方式，实现了船舶能源效率的显著提升，相关研究成果在能源领域和航运业引起了广泛关注。
海洋环境保护一直是全球关注的焦点，大连海事大学在该领域也开展了深入研究。围绕海洋环境污染监测、评估与治理等方面，利用先进的传感器技术、大数据分析和数值模拟方法，对船舶污染物排放、海洋生态系统变化等进行监测和研究。在船舶废气排放控制研究中，研发了新型的废气处理技术和设备，有效降低了船舶废气中有害物质的排放，为保护海洋生态环境做出了积极贡献，相关研究成果发表在高被引论文中，为海洋环境保护政策的制定和实施提供了科学依据。

6.2 研究前沿动态追踪
通过对高被引论文的引用文献和施引文献进行分析，结合近年来海事领域的技术发展趋势，可以追踪到大连海事大学在相关研究领域的前沿动态。目前，航运领域的数字化转型和智能化升级成为前沿研究方向的重要趋势。随着 5G、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，将这些技术深度融合应用于航运领域，构建智能航运生态系统成为研究热点。学校在智能航运平台建设、船舶智能运维、海事大数据分析与应用等方面开展了前沿探索。例如，利用物联网技术实现船舶设备的实时状态监测和远程控制，通过大数据分析挖掘船舶运行数据中的潜在价值，为船舶的智能运维和优化管理提供决策支持。在智能航运平台建设方面，整合船舶、港口、物流等各方信息资源，构建一体化的智能航运信息平台，实现航运业务的智能化协同运作，提高航运效率和服务质量，相关研究处于行业前沿水平，有望在未来引领智能航运技术的发展方向。

另外，在绿色航运与可持续发展方面，随着全球对气候变化和环境保护的关注度不断提高，开发清洁能源船舶、实现航运业的低碳减排成为研究前沿的重要内容。学校在氢燃料电池船舶、太阳能船舶等新能源船舶技术研发方面取得了阶段性进展。在氢燃料电池船舶研究中，攻克了燃料电池系统集成、氢气储存与供应、船舶安全等关键技术难题，为氢燃料电池在船舶中的实际应用奠定了基础。同时，开展船舶碳捕获与封存技术研究，探索航运业实现碳中和的可行路径，这些前沿研究对于推动全球航运业的绿色可持续发展具有重要意义。