航空部門の脱炭素化のための持続可能な航空燃料（SAF）の可能性評価：エージェントベースモデル

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Useful for researchers studying energy transition modeling, especially agent-based models for sectoral decarbonization.

🏢実務担当者:Aviation fuel suppliers and airlines can use insights on infrastructure timing and cost learning for investment decisions.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the model to understand the interplay of mandates and infrastructure in achieving SAF adoption targets.

航空部門は、エネルギー密度の高い液体燃料と既存の燃料インフラへの強い依存により、エネルギー転換における最も緊迫した課題の一つである。持続可能な航空燃料（SAF）、特に農業残渣由来のものは、短期的な緩和経路を提供するが、大規模な導入は、政策上の義務付け、インフラ拡張、市場価格形成、および旅客需要の反応によって形作られる。これらの連成する動態は、集計モデルや均衡モデルを用いて捉えることは困難である。本研究は、SAF転換経路を分析するためのエージェントベースモデルを開発し、それをインドの民間航空システムに適用する。結果は、SAFの導入が、義務付けの野心のみではなく、インフラ参入、コスト学習、および市場反応の間の調整から生じることを示す。中程度の義務付けでさえ、タイムリーなインフラ拡張がなければ意図した導入レベルに達せず、一方で、野心的な義務付けは、拘束力のある供給および価格制約の下では実行不可能になる。旅客需要のフィードバックは、燃料コストの上昇を航空会社の運航および路線レベルの配分決定に結び付けることにより、結果にさらに影響を与える。これらの知見は、インフラ調整と価格形成が航空脱炭素化の重要なレバレッジポイントであることを浮き彫りにし、政策および市場の不確実性の下で現実的なSAF転換戦略を評価するためのエージェントベースモデルの価値を実証する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The aviation sector represents one of the most pressing challenges in the energy transition due to its strong reliance on energy-dense liquid fuels and established fuel infrastructure. Sustainable Aviation Fuel (SAF), particularly from agricultural residues, offers a near-term mitigation pathway; however, large-scale adoption is shaped by policy mandates, infrastructure expansion, market price formation, and passenger demand responses. These coupled dynamics are difficult to capture using aggregate or equilibrium-based models. This study develops an agent-based model to analyze SAF transition pathways and applies it to India’s civil aviation system. Results show that SAF adoption emerges from the coordination between infrastructure entry, cost learning, and market responses rather than mandate ambition alone. Even moderate mandates fall short of intended adoption levels without timely infrastructure expansion, while aggressive mandates become infeasible under binding supply and price constraints. Passenger demand feedbacks further influence outcomes by linking fuel cost increases to airline operations and route-level allocation decisions. The findings highlight infrastructure coordination and price formation as critical leverage points for aviation decarbonization and demonstrate the value of agent-based models for evaluating realistic SAF transition strategies under policy and market uncertainty.

• crossref https://doi.org/10.69997/sct.197646first seen 2026-06-20 06:46:05 · last seen 2026-07-03 06:16:16
• openalex https://doi.org/10.69997/sct.197646first seen 2026-07-13 04:56:32