En resumen, el Machine Learning (ML) se utiliza para mejorar la experiencia del usuario al aumentar su información en función del trabajo de los responsables de los datos. También se utiliza para automatizar procesos internos, lo que ayuda en el monitoreo de eventos naturales como inundaciones, incendios y movimientos en masa. El ML también se utiliza para aplicaciones como Lead Scoring, que incorpora parámetros de clientes o inversionistas potenciales relacionados principalmente con la actividad minera e hidrocarburífera. Además, el ML se utiliza para el control de datos en tiempo real, especialmente para la generación de alertas tempranas para eventos como tsunamis y movimientos en masa. Por último, el ML se utiliza para la producción inteligente con el objetivo de lograr nuevos modelos para adelantarse o recomendar futuros proyectos y cubrir las necesidades de los diferentes sectores relacionados con las Ciencias de la Tierra.

La industria minera, impulsada por la innovación tecnológica, ha logrado significativos avances en términos de seguridad laboral. Este artículo examina en detalle el desarrollo de sistemas de monitorización y análisis en tiempo real, una revolucionaria iniciativa dirigida a fortalecer la seguridad en entornos mineros. Estos sistemas integran una diversidad de sensores de alta tecnología y soluciones, como detectores de gases, instrumentos de medición de vibraciones, sistemas de cámaras de video y redes de comunicación inalámbrica. Este artículo no solo aborda los aspectos técnicos esenciales de la implementación de dichos sistemas, sino también los beneficios tangibles que conllevan, incluida la reducción de accidentes y el aumento de la eficiencia operativa en el ámbito minero.

El análisis de patrones en registros geológicos y estratigráficos se refiere a la evaluación sistemática de la disposición y secuencia de capas de roca y sedimento en la corteza terrestre con el objetivo de identificar tendencias, relaciones y características significativas.

El articulo examina la aplicación de realidad virtual y aumentada en la formación de operadores mineros en equipos de mineria subterranea y superficial.

La combinación de Machine Learning, Power BI y Python potencia el procesamiento y análisis de datos. Machine Learning ayuda a descubrir patrones y tomar decisiones, mientras que Power BI se encarga de visualizar estos hallazgos. Por otro lado, Python proporciona la versatilidad y potencia necesaria para realizar análisis de datos detallados y construir modelos de aprendizaje automático. Esta metodología no solo permite extraer información significativa, sino que también mejora el proceso de toma de decisiones y la capacidad de hacer predicciones, revolucionando así el análisis de datos.

La optimización de fórmulas DAX en Power BI es esencial para garantizar que tus modelos de datos sean eficientes y respondan de manera rápida a las interacciones de los usuarios. DAX (Data Analysis Expressions) es un lenguaje utilizado en Power BI para realizar cálculos y manipulaciones en tus datos.

En el mundo de la geología y la exploración de recursos naturales, el modelado geológico en 3D se ha convertido en una herramienta esencial. Este proceso permite visualizar y entender la estructura subterránea, como capas de roca y depósitos minerales, de manera mucho más precisa y detallada que las técnicas bidimensionales convencionales. Este artículo explora cómo utilizar bibliotecas gráficas en Python, como Mayavi y Plotly, para crear modelos geológicos en 3D a partir de datos geológicos.

Entre los procesos geologicos tenemos los deslizamientos de taludes , para poder verficar la estabilidad de un talud se halla su factor de seguridad del cual depende de diferentes parametros caracteristicos del suelo , estos se obtiene de ensayos en el laboratorio pero como resulta complicado simular un entorno real para la obtencion de estos parametros es que se puede producir errores al obtener sus valores . Para poder contrarestar esta incertidumbre podemos hacer uso de metodos numericos como el de Monte Carlo el cual realiza una simulacion estadistica , creando valores aleatorios dentro de un rango de incertidumbre . Python junto a sus librerias de Numpy y Scipy ayudan en la automatizacion y simulacion de este modelo para asi obtener valores aleatorios para las variables de incertidumbre los cuales ayudaran a tener en cuenta todos los posibles valores que pueda tomar el Factor de seguridad , estos resultados en conjunto nos ayudara a obtener la probabilidad de que un talud falle.

El presente artículo aborda el tema del Bulk Ore Sorting con tecnología PGNAA en el sector minero . Se destaca el impacto ambiental que puede generar esta tecnología como por ejemplo menor consumo de agua, energía, etc. También se brinda una breve descripción del PGNAA y algunos casos de exito en la implemnetación de esta innovación.

La energía de un explosivo es la cantidad de energía que se libera durante la detonación de este y depende de varios factores, como la composición química del explosivo, la velocidad de detonación, la densidad de encartuchado y la presión de detonación. La composición química del explosivo determina la cantidad de energía que se puede liberar durante la detonación. La velocidad de detonación está relacionada con la rapidez con la que se produce la reacción química durante la detonación, y la densidad de encartuchado está relacionada con la cantidad de explosivo que se puede colocar en un espacio determinado. La presión de detonación está relacionada con la cantidad de energía que se libera durante la detonación y la capacidad del explosivo para realizar trabajo. Estos factores están interrelacionados y afectan la energía total del explosivo.

La voladura es una técnica fundamental en la industria minera para la extracción de minerales y rocas de manera segura y eficiente, por ello se dice que es uno de los procesos claves en cualquiera de las operaciones mineras, en conjunto con la perforación, nos orienta a entender el mecanismo de funcionamiento, las diferentes alternativas posibles para minimizar los costos de las operaciones posteriores como carga, transporte, chancado y la molienda.

Para la exploración y explotación eficiente de recursos minerales, la voladura es un proceso fundamental. El optimizar este proceso depende de diversos factores y uno de los más destacados es la medición de la densidad in hole, el cual influye en la propagación de la onda de choque y velocidad de detonación del explosivo. En el presente artículo, abordaremos en detalle la medición de la densidad in hole, los métodos de medición disponibles, los métodos de medición, así como su importancia.