El artículo presenta un análisis estadístico del Modelo de Bloques usando Python y bibliotecas como Numpy, Pandas y Matplotlib. Se enfoca en el análisis por bancos para optimizar la planificación minera. Se describen métodos estadísticos clave como histogramas, boxplots y curvas tonelaje-ley. Se destaca la implementación práctica de estas técnicas con Python, permitiendo el filtrado de datos, cálculos estadísticos y visualización eficiente de resultados. El estudio de caso demuestra la utilidad de estas herramientas en la industria minera para tomar decisiones informadas.

El análisis de datos geoquímicos con Python es una herramienta esencial ya que permite comprender y tomar decisiones que mejoren la productividad y eficiencia El dominio de Python en este contexto proporciona una ventaja significativa en la exploración y gestión de recursos naturales, así como en la comprensión de los procesos geológicos y ambientales.

En este artículo, exploramos cómo utilizar Python y sus bibliotecas de análisis de datos para realizar un análisis detallado de la producción minera subterránea. Utilizamos herramientas como gráficos de barras para visualizar la producción en función de diferentes variables, como la zona minera, el tipo de labor y el turno. También calculamos la producción total y promedio por zona, veta, tipo de labor y turno para identificar áreas clave de mejora en las operaciones mineras.

Eda es la sigla en inglés para Exploratory Data Analysis y consiste en una de las primeras tareas que tiene que desempeñar el Científico de Datos. Es cuando revisamos por primera vez los datos que nos llegan, por ejemplo un archivo CSV que nos entregan y deberemos intentar comprender “¿de qué se trata?”, vislumbrar posibles patrones y reconociendo distribuciones estadísticas que puedan ser útiles en el futuro.

En este artículo se explora el papel fundamental de la programación en el sector minero, centrándose en el lenguaje de programación Python y sus contribuciones. Se destaca la versatilidad y facilidad de uso de Python, así como su capacidad para automatizar procesos, analizar datos y realizar simulaciones precisas en la industria minera. Se detallan las ventajas de programar en Python, se mencionan herramientas y recursos para aprender este lenguaje, y se exploran diversas aplicaciones de Python en la minería, como la gestión de datos geológicos, la simulación de procesos y la automatización de tareas. En conclusión, se enfatiza que aprender Python es una inversión valiosa para los profesionales mineros, ya que les permite optimizar operaciones, mejorar la seguridad y enfrentar los desafíos de la industria de manera más efectiva.

El blending en la minería implica mezclar diferentes tipos de minerales o materiales con el fin de obtener una mezcla con características específicas, como la composición química, el tamaño de partícula y otras propiedades relevantes. Esta práctica es común en operaciones mineras donde se extraen múltiples tipos de minerales o en plantas de procesamiento donde se reciben materiales de diferentes fuentes. El objetivo principal del blending es optimizar la calidad y la composición de la mezcla resultante, de modo que se maximice el rendimiento del proceso de beneficio posterior, como la flotación, la lixiviación o la fundición.

En este artículo se escribe acerca del análisis exploratorio de datos y su importancia en la fase inicial del análisis de datos.

En el presente artículo, se analizará un conjunto de datos, específicamente sobre la producción de un mes de una mina superficial que extrae oro, utilizando Python como la herramienta para la exploración de datos y visualización de data relevante. Con respecto a las bibliotecas más populares y usadas para el análisis de datos son Pandas, Seaborn, Matpotlib, NumPy, etc. El objetivo principal de ello es extraer la información más importante y generar insights que ayuden a mejorar las decisiones dentro de la operación minera.

En el contexto de la exploración minera, el análisis exploratorio (EDA) sobre datos geoquímicos emerge como un componente esencial para la toma de decisiones informadas en la industria minera.