El artículo aborda el problema del "Spotted dog" en la categorización de recursos minerales, resaltando la necesidad de considerar aspectos cualitativos además de la geoestadística.

En este artículo se explora la evolución hacia la Minería 5.0, destacando la automatización y robótica, la inteligencia artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT), y las tecnologías de realidad virtual (VR) y aumentada (AR), así como la minería subterránea remota. Se concluye con una reflexión sobre estas innovaciones y se proporcionan referencias para profundizar en el tema.

El hidrógeno está disponible en abundancia, siendo obtenido a partir de energías renovables como medio de almacenamiento de energía. Cada kilogramo de hidrógeno contiene aproximadamente 2,4 veces más energía que el gas natural y produce cero emisiones de gases de efecto invernadero. Este artículo busca analizar el potencial de aplicación y uso del hidrógeno verde como fuente de energía para el futuro.

El artículo se centra en la importancia de evaluar los daños en los taludes geológicos. Examina los tipos de taludes, sus causas de daños, criterios de evaluación y presenta un estudio de caso sobre un deslizamiento en Conchita, California. Destaca la necesidad de un enfoque multidisciplinario para comprender y mitigar los riesgos geológicos en estas formaciones naturales.

La ventilación después de la voladura en operaciones mineras subterráneas es esencial para la salud y seguridad de los trabajadores, ya que las voladuras liberan gases tóxicos y aumentan el polvo en el aire. Estos factores pueden afectar la visibilidad y causar enfermedades respiratorias. Los métodos de ventilación incluyen ventilación forzada, natural y auxiliar. El diseño de la mina, la monitorización constante de la calidad del aire y la búsqueda de sostenibilidad energética son factores clave en la gestión de la ventilación. En resumen, la correcta ventilación post-voladura es vital para garantizar un ambiente seguro y eficiente en la minería.

La industria minera se encuentra en un proceso de digitalización y automatización que propone nuevos desafíos, como la necesidad de obtener y transmitir información en tiempo real. Así, la latencia se convierte en un parámetro que urge conocer y controlar.

Las funciones en MySQL sirven para realizar operaciones específicas en los datos almacenados en la base de datos. Tienen múltiples propósitos y ventajas, entre las que se incluyen, transformación de datos, agregación de datos, manipulación de fechas y horas, evaluación condicional, optimización de consultas, generación de valores calculados. En resumen, las funciones en MySQL son herramientas poderosas que te permiten trabajar con datos de manera más efectiva y eficiente. Te ayudan a transformar, analizar y presentar la información de la base de datos de la manera que mejor se adapte a tus necesidades.

La detección de anomalías y la mejora de la calidad de los datos son aspectos críticos en la exploración minera, ya que pueden ayudar a identificar problemas en la producción, optimizar los procesos y reducir los costos. El uso de técnicas de Machine Learning puede ser muy beneficioso en este contexto. A continuación, se presentan algunas formas en las que el Machine Learning se puede aplicar en la detección de anomalías y la mejora de la calidad de datos en la exploración minera.

La caracterización de minerales se utiliza extensamente en la industria minera para proporcionar parámetros para la exploración, la planificación de la producción y el diseño y la optimización de plantas de procesamiento. Comprende un conjunto amplio de métodos, desde operaciones de beneficio hasta análisis instrumental. Entre esos métodos, la microscopía de minerales desempeña un papel esencial, ya que existen características importantes de los minerales, como las asociaciones minerales, la textura y la liberación, que solo pueden evaluarse completamente a través de la microscopía de minerales. La microscopía de luz transmitida y reflejada son las técnicas más tradicionales para la identificación mineralógica y la caracterización de minerales, de las cuales la luz trasmitida se utiliza para minerales no opacos y la luz reflejada se utiliza para minerales opacos.

En el mundo de las explosiones, hay mucho más de lo que se ve a simple vista. Más allá de la impactante detonación inicial y la liberación de energía destructiva, existe un fenómeno misterioso y fascinante que a menudo pasa desapercibido: los halos de energía de los explosivos. Estos halos representan una ventana a un reino de fuerzas extremas y efectos sorprendentes que se desatan en el corazón de una explosión. En este artículo trataremos un poco el enigmático mundo de los halos de energía de los explosivos, desvelando la ciencia detrás de su formación, su impacto en diversas aplicaciones y cómo están transformando la forma en que comprendemos y utilizamos la energía explosiva.

El articulo examina la aplicación de Machine Learning aplicado al Mapeo Geológico a traves del uso de algoritmos para optimizar el número de clústeres y los parámetros de entrenamiento para mejorar el rendimiento de un Algoritmo de Machine Learning supervisado en el mapeo geologico.

La estimación de la velocidad pico de partícula (PPV, por sus siglas en inglés) durante las voladuras en la industria minera es esencial para optimizar el proceso de voladura y garantizar la seguridad de las estructuras y las personas cercanas a las operaciones mineras. El PPV es una medida de la máxima velocidad alcanzada por las partículas en respuesta a las vibraciones generadas durante una voladura y en los últimos años, las técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático) han surgido como una herramienta prometedora para mejorar la precisión y la eficiencia en la estimación del PPV en este contexto específico. En este artículo, nos enfocamos en la aplicación de técnicas de Machine Learning para la estimación precisa del PPV en voladuras mineras. Exploraremos las definiciones teóricas fundamentales relacionadas con el PPV en el contexto de la minería, así como las principales técnicas de Machine Learning utilizadas para optimizar el proceso de voladura y mejorar la precisión en la estimación del PPV.