Los modelos de árboles de decisión se han convertido en una herramienta clave para la selección del sostenimiento adecuado en la minería subteránea, ya que permiten clasificar y predecir tipos de sostenimiento basados en datos geomecánicos, condiciones de esfuerzo y características del macizo rocoso. Su facilidad de interpretación y manejo de datos heterogéneos los hace ideales para aplicaciones en tiempo real, como la identificación de factores críticos y la optimización del diseño de estructuras de refuerzo. Aunque presentan limitaciones en problemas complejos comparados con modelos avanzados como bosques aleatorios o redes neuronales, los árboles de decisión ofrecen una solución accesible y efectiva que mejora la seguridad y la eficiencia en operaciones mineras subterráneas

La inteligencia artificial (IA) es el núcleo de la Industria 5.0, impulsando una manufactura más eficiente, personalizada y optimizada. A diferencia de las revoluciones previas centradas en la automatización, la IA promueve un entorno colaborativo e inteligente mediante el análisis de datos en tiempo real. Esto permite predecir fallos, optimizar recursos y realizar mantenimiento proactivo, reduciendo tiempos de inactividad y mejorando la producción.

La aplicación de inteligencia artificial (Machine Learning) en la estimación de la ley del mineral, destaca por su impacto en la eficiencia operativa y la sostenibilidad en la industria minera. En el artículo se presenta un análisis de casos, metodologías y resultados que demuestran la efectividad de estos enfoques en comparación con métodos tradicionales.

Este artículo analiza la correlación entre el Rock Mass Rating (RMR) y otros parámetros geotécnicos en proyectos de minería e ingeniería civil, utilizando Power BI como herramienta de visualización. Los datos originales proporcionados por la mina fueron corregidos previamente en Excel para eliminar inconsistencias y outliers, y luego importados a Power BI para su análisis. A través del proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), se generaron visualizaciones dinámicas que permitieron comparar los valores de RMR antes y después de las correcciones. Los gráficos de dispersión y barras mostraron cómo la resistencia y el espaciamiento de discontinuidades se correlacionan con el RMR, revelando que las correcciones mejoraron significativamente la precisión del análisis. Los resultados mostraron una mayor coherencia en los datos corregidos, destacando la importancia de las correcciones para una mejor interpretación de las condiciones del macizo rocoso. El uso de Power BI facilitó una comparación clara entre los datos originales y corregidos, lo que permitió una toma de decisiones más informada y eficaz en los proyectos geotécnicos.

Pyodide permite ejecutar Python en el navegador web utilizando WebAssembly, compatible con muchas librerías científicas. Facilita la interacción entre Python y JavaScript, ideal para aplicaciones web interactivas. No requiere instalación local de Python, lo que simplifica el desarrollo web.

El artículo presenta un análisis estadístico del índice RQD de un sondaje de 1000 metros en una mina superficial en Perú, utilizando Python para evaluar la calidad del macizo rocoso. Los resultados muestran una notable variabilidad en la calidad de la roca, con valores altos y bajos de RQD a distintas profundidades. Esta variabilidad sugiere diferencias significativas en la estructura geológica, identificando zonas críticas con fracturas o alteraciones. La relación entre la profundidad y el RQD debe ser considerada para una planificación eficaz y segura de las operaciones mineras futuras.

Comprender y estructurar adecuadamente la base de datos en la industria minera es esencial para tomar decisiones informadas y buscar mejoras. La gestión de grandes volúmenes de información se optimiza significativamente al usar bases de datos en lugar de registros en Excel, los cuales a menudo presentan errores y distorsiones con el tiempo. SQL (Structured Query Language) juega un papel crucial al permitir el almacenamiento, organización, y análisis eficiente de datos mediante funciones de consulta, agregación, e integración de múltiples fuentes. Utilizando sistemas de gestión de bases de datos como SQL Server, PostgreSQL y MySQL, y aplicando técnicas SQL para gestionar datos de perforación, las empresas mineras pueden obtener insights valiosos, reducir costos y aumentar la productividad, asegurando la integridad y calidad de la información.

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.

Conoce cómo Python y sus librerías están revolucionando la optimización de procesos en la minería. Se destacan aplicaciones prácticas en análisis predictivo, optimización de transporte y visualización de datos, junto con visiones futuras sobre automatización y análisis avanzados.