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Transformation of the oil industry in the energy transition: A case study of NIS j.s.c. Novi Sad, Republic of Serbia

エネルギー移行における石油産業の変革:セルビア共和国ノヴィサドのNIS j.s.c.を事例として (AI 翻訳)

Andrija Avramović, D. Ivezić, Marija Živković

Thermal Science📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#エネルギー転換
DOI: 10.2298/tsci251113041a
原典: https://doi.org/10.2298/tsci251113041a

🤖 gxceed AI 要約

日本語

NIS j.s.c. Novi Sadを事例に、LEAPを用いてエネルギー移行シナリオを分析。ベースライン、省エネ、グリーンアジェンダの3シナリオを比較し、グリーンアジェンダでは2050年までに温室効果ガス排出量を73%削減可能と試算。ブルー水素とグリーン水素も併用。制度的支援の重要性を指摘。

English

Using LEAP modeling, this case study of Serbia's NIS oil company analyzes three scenarios: Baseline, Energy Efficiency, and Green Agenda (renewables plus efficiency). The Green Agenda cuts GHG emissions by 73% by 2050, with blue and green hydrogen as additional levers. Institutional support is critical for implementation.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

本論文は、東欧の石油企業の脱炭素戦略を定量的に評価した事例であり、日本企業の海外拠点におけるエネルギー移行計画策定の参考となる。特に、LEAPを用いた統合モデリング手法は、日本の製油所や石油化学コンビナートの転換計画にも応用可能性がある。

In the global GX context

This paper provides a replicable quantitative framework for oil industry transition that is relevant globally. It shows how integrated energy modeling can inform corporate strategy and policy. The inclusion of hydrogen pathways aligns with global trends toward clean hydrogen deployment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Quantitative scenario modeling using LEAP can be replicated for other oil and gas companies.

🏢実務担当者:The scenario analysis offers a structured approach for corporate decarbonization planning.

🏛政策担当者:Highlights the need for institutional support and clear policy signals to drive the energy transition in the oil sector.

📄 抄録(日本語訳)

統合エネルギー modelingは、産業エネルギーの移行を計画する上でますます重要になっている。本研究は、NIS j.s.c. Novi Sadを通じてセルビアの石油・ガス部門を調査し、エネルギーフロー、物質収支、および戦略的経路を分析する。統合エネルギーモデルは、ボトムアップアプローチを用いて2023年を対象にLow Emissions Analysis Platform (LEAP)で開発され、2030年と2050年までの予測が行われた。3つのシナリオが検討された:ベースライン、エネルギー効率、およびグリーンアジェンダ(再生可能エネルギーとエネルギー効率の組み合わせ)。ベースラインシナリオは、総エネルギー使用量が2030年までに約4%、2050年までに2%増加すると予測する。エネルギー効率シナリオは消費量を6%削減する一方、グリーンアジェンダは完全な再生可能エネルギー統合と需要側の最適化を通じて32%の減少を達成する。石油、ガス、および派生製品は支配的であり続けるが、生産量はベースラインでわずかに減少し、移行シナリオでは最大50%減少する。処理量はベースラインで中程度に増加するが、代替経路では大幅に減少する。電力生成はベースラインで拡大する一方、移行シナリオは需要を削減し、再生可能エネルギー源へとシフトする。温室効果ガス排出量はベースラインではほぼ横ばいであるが、エネルギー効率シナリオでは32%、グリーンアジェンダでは2050年までに73%減少する。パンチェヴォ製油所からのブルー水素が含まれ、グリーン水素が追加の手段として浮上する。調査結果は、制度的に支援された定量化された運用可能な措置が、石油会社が宣言的な戦略を超えて最適な長期的エネルギーミックスを確保するために不可欠であることを示している。

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。

📄 Abstract(原文)

Integrated energy modeling is increasingly important for planning industrial energy transitions. This study examines Serbia?s oil and gas sector through NIS j.s.c. Novi Sad, analyzing energy flows, material balances, and strategic pathways. An Integrated Energy Model was developed in Low Emissions Analysis Platform (LEAP) for 2023 using a bottom-up approach, with projections to 2030 and 2050. Three scenarios were considered: Baseline, Energy Efficiency, and Green Agenda (Renewables combined with Energy Efficiency). The Baseline scenario forecasts total energy use rising by about 4% by 2030 and 2% by 2050. The Energy Efficiency scenario reduces consumption by 6%, while the Green Agenda achieves a 32% decline through full renewable integration and demand-side optimization. Oil, gas, and derivatives remain dominant, though production drops slightly in the Baseline and up to 50% under transition scenarios. Processing grows moderately in the Baseline but falls significantly in alternative paths. Electricity generation expands in the Baseline, while transition scenarios reduce demand and shift toward renewable sources. Greenhouse gas emissions remain almost flat in Baseline but fall by 32% in Energy Efficiency and 73% in the Green Agenda by 2050. Blue hydrogen from the Pancevo refinery is included, while green hydrogen emerges as an additional lever. Findings show that quantified, operational measures, supported institutionally, are essential for oil companies to move beyond declarative strategies and secure an optimal long-term energy mix.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。