Исследование количественно оценивает влияние автоматизированных систем управления логистикой нефтепродуктов на снижение риска проливов и загрязнения при речной и морской транспортировке в регионах с высокой природной ценностью, отвечая на вызовы растущих объемов перевозок, погодной волатильности и ограничений традиционных диспетчерских практик; цель — установить масштаб и механизмы эффекта безопасности и операционной эффективности в сравнении с ручным управлением. Эмпирическая база включает более 35 000 рейсов 2014–2024 годов по 14 компаниям (из них 5 — с внедрением комплексных АСУ Л), объединяющая операционные журналы, надзорные отчеты и материалы расследований; применены сравнительный анализ частоты инцидентов на 1000 рейсов с t-тестом, корреляционно-регрессионное моделирование факторов риска (гидрометеоусловия, тип судна, квалификация), экономическая оценка прямых и косвенных потерь, а также стохастическое имитационное моделирование транспортных коридоров на AnyLogic. Получены статистически значимые эффекты: общая частота инцидентов снижается с 2,648 до 0,515 (в 5,14 раза), частота событий с проливом — с 0,772 до 0,114 (в 6,77 раза), средний объем одного пролива — с 5,85 до 1,15 м³ (в 5,08 раза), что ведетккратному сокращению прямого ущерба; погодные риски нивелируются более чем наполовину (например, при ветре >15 м/с КПР снижается на ~55%, при тумане — на ~58%, при сложной ледовой обстановке — на ~56%) благодаря проактивному планированию маршрутов, интеграции спутниковых и ледовых данных, АИС, ЭКНИС и САРП. Одновременно улучшаются ключевые KPI: точность ETA растет с 87,4% до 98,6% (+12,81%), удельный расход топлива сокращается на 12,43%, коэффициент использования флота увеличивается на 13,25%, что подтверждает экономическую целесообразность автоматизации помимо экологических выгод. Обсуждение акцентирует, что эффект обусловлен синергией автоматизированного маршрутизации, предиктивной диагностики и поддержки решений, что переводит управление из реактивной в проактивную парадигму; рекомендованы стандартизация оснащения опасных грузов АСУ Л, лицензионные требования для экологически чувствительных акваторий и дальнейшая интеграция ИИ/МО и протоколов обмена данными для межведомственной координации.
The study quantitatively assesses the impact of automated petroleum logistics management systems on reducing spill and pollution risks during river and marine transportation in environmentally valuable regions, addressing the challenges of increasing transport volumes, weather volatility, and limitations of traditional dispatching practices. The goal is to determine the scale and mechanisms of safety and operational efficiency effects compared to manual management. The empirical base includes more than 35,000 voyages from 2014–2024 across 14 companies (5 of which have implemented integrated automated control systems), combining operational logs, supervision reports, and investigation materials. A comparative analysis of incident frequency per 1,000 voyages using the t-test, correlation-regression modeling of risk factors (hydrometeorological conditions, vessel type, qualification), economic evaluation of direct and indirect losses, and stochastic simulation modeling of transport corridors in AnyLogic were applied. Statistically significant effects were obtained: the overall incident frequency decreased from 2.648 to 0.515 (by 5.14 times), the spill event frequency — from 0.772 to 0.114 (by 6.77 times), and the average spill volume — from 5.85 to 1.15 m³ (by 5.08 times), leading to a multiple reduction in direct damage. Weather-related risks are reduced by more than half (for example, with wind >15 m/s the incident probability decreases by ~55%, in fog — by ~58%, in complex ice conditions — by ~56%) due to proactive route planning, integration of satellite and ice data, AIS, ECDIS, and SAR systems. Simultaneously, key KPIs improve: ETA accuracy increases from 87.4% to 98.6% (+12.81%), specific fuel consumption decreases by 12.43%, and fleet utilization rate increases by 13.25%, confirming the economic feasibility of automation in addition to environmental benefits. The discussion emphasizes that the effect is driven by the synergy of automated routing, predictive diagnostics, and decision support, shifting management from a reactive to a proactive paradigm. Recommendations include standardizing automated control systems for hazardous cargo, establishing licensing requirements for environmentally sensitive waters, and further integrating AI/ML and data exchange protocols for interagency coordination.