La velocidad de perforación de rocas es esencial en la minería, ya que afecta los costos de producción y operativos. Se deben considerar factores como herramientas de perforación, características de la roca, condiciones ambientales, máquinas de perforación, mantenimiento y habilidad del perforista para optimizarla. La medición de la velocidad de perforación es importante, pero las ecuaciones existentes pueden variar en precisión según el proyecto. Se requiere investigación adicional para ecuaciones más precisas. Por ello, en la industria minera, se observan avances en la automatización y control remoto, inteligencia artificial y materiales de perforación mejorados, todos destinados a aumentar la velocidad y la eficiencia de la perforación de rocas.

La estimación de recursos minerales es un proceso fundamental en la industria minera que implica determinar la cantidad y calidad de minerales presentes en un yacimiento. Esto es esencial para evaluar la viabilidad económica de un proyecto minero, planificar su desarrollo y tomar decisiones estratégicas. Una estimación precisa de los recursos minerales es crucial para garantizar la rentabilidad y la sostenibilidad a largo plazo de la operación minera.

Una base de datos relacional es un tipo de base de datos que almacena y proporciona acceso a puntos de datos relacionados. El modelo relacional fue diseñado para resolver el problema causado por estructuras de datos múltiples y arbitrarias. La principal virtud del modelo de base de datos relacional es el uso de tablas, que es una forma intuitiva, eficiente y flexible de almacenar y acceder a información estructurada.

Una base de datos incluye información masiva depositada en un marco, lo que facilita la localización y exploración de información relevante. Una base de datos bien diseñada contiene información precisa y actualizada para análisis e informes. No podemos enfatizar lo suficiente en la importancia de una base de datos para una empresa que maneja montones de datos con regularidad.

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 actividad industrial, la minería y el tráfico humano han dejado una huella ambiental significativa, afectando geografía, biología y ecosistemas locales, especialmente con la minería. Esta actividad a menudo libera elementos potencialmente tóxicos (PTE), como metales pesados y arsénico, que amenazan el medio ambiente y la salud humana en concentraciones elevadas. Estos contaminantes ingresan a la cadena alimentaria a través de cultivos y pastos, lo que plantea riesgos para la seguridad alimentaria y la salud pública. Las zonas industriales y mineras son fuentes comunes de contaminación, particularmente de PTE como metales pesados y arsénico, que tienen un impacto negativo en el suelo y pueden influir en la elección de tecnologías de remediación adecuadas. La geoestadística, incluido el kriging, es fundamental para estimar y analizar la variabilidad espacial de la contaminación en el suelo. Además, el análisis de datos y la reducción dimensional son esenciales para identificar patrones en los datos ambientales. El aprendizaje automático, como las redes neuronales, ha demostrado mejorar la precisión en la predicción y se aplica ampliamente en áreas como el reciclaje y la gestión de residuos sólidos.

Los deslizamientos de taludes son eventos geológicos que representan un riesgo significativo para la infraestructura, la seguridad pública y el medio ambiente. En este artículo, se explora el potencial del aprendizaje automático (Machine Learning, ML) como una herramienta efectiva para predecir y mitigar deslizamientos de taludes. Se revisan las técnicas de ML más relevantes y se presentan ejemplos de su aplicación en la predicción temprana de deslizamientos, la evaluación de riesgos y la toma de decisiones informadas para la mitigación de estos eventos.

La Geometalurgia, un campo interdisciplinario que combina la geología y la metalurgia, desempeña un papel crucial en la extracción y procesamiento de minerales. Uno de los desafíos más apremiantes en este campo es la creación de modelos predictivos espaciales y geológicos precisos que optimicen la eficiencia de las plantas de procesamiento mineral. Aquí es donde entra en juego el Machine Learning. En este artículo, exploraremos cómo el Machine Learning está revolucionando la Geometalurgia. Aprenderemos cómo las técnicas de aprendizaje automático pueden transformar datos geológicos y metalúrgicos en modelos predictivos de vanguardia. Desde la estimación de leyes de mineral hasta la optimización de procesos, veremos cómo las aplicaciones de Machine Learning están redefiniendo la toma de decisiones en la industria minera.

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.

El presente artículo aborda el tema Machine Learning aplicado a geología en general . El artículo comienza con una pequeña introducción sobre el Machine Learning y como este se ha ido implementado en el área de la geología. Después de la introducción, se destaca el uso de esta tecnología en el análisis sísmico y en la exploración de recursos minerales.