Este artículo presenta un análisis de la implantación de la tecnología de perforación autónoma en la industria minera, explorando su potencial para mejorar significativamente la seguridad operativa, la eficiencia y la sostenibilidad. El artículo destaca además la precisión y exactitud de la perforación autónoma, que conduce a un mejor aprovechamiento de los recursos y a una mayor calidad del material extraído. Por último, analiza las ventajas económicas y medioambientales de la perforación autónoma, como el ahorro de costes a largo plazo gracias a la reducción de la mano de obra, la optimización del consumo de energía, la disminución de los gastos de mantenimiento y la reducción de las emisiones.

Este artículo explora cómo las técnicas de Machine Learning pueden fortalecer el análisis de datos procedentes de diversas fuentes. El artículo se centra en su aplicación a los datos de exploración minera, concretamente los procedentes de perforaciones diamantinas y modelos de bloques, con el objetivo de mejorar las predicciones de propiedades relacionadas a su mineralización. El artículo detalla tres casos prácticos que muestran la potencia de algoritmos de Machine Learning como KMeans, Random Forest y Linear Regression. Aprovechando la capacidad de estos algoritmos para identificar patrones ocultos y generar modelos predictivos.

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.

Este artículo explora el uso del aprendizaje automático, específicamente el algoritmo KMeans, para categorizar recursos minerales. Tradicionalmente, la categorización de recursos se ha basado en métodos geométricos, que pueden ser subjetivos y no tienen en cuenta múltiples criterios. El aprendizaje automático ofrece una alternativa prometedora, ya que puede analizar grandes conjuntos de datos y múltiples variables para identificar patrones complejos y automatizar el proceso de categorización. Se presenta un caso de estudio de un yacimiento de Fe, donde se utilizó KMeans para categorizar recursos en medidos, indicados e inferidos en función de variables como la distancia media, el número de muestras, el número de sondeos, la varianza de estimación, la eficiencia de Kriging y la pendiente de regresión. Los resultados mostraron que KMeans puede generar una zonificación congruente con la densidad de información, lo que lleva a una categorización de recursos más objetiva y eficiente.

Este artículo aboga por el uso de MySQL, Power BI y Python como solución integrada para gestionar y analizar datos geológicos y mineros. Se argumenta que este enfoque aprovecha un robusto sistema de gestión de bases de datos, dashboards y automatización, ofreciendo ventajas significativas sobre los métodos tradicionales basados en hojas de cálculo, especialmente para proyectos a gran escala. Se ilustra un caso práctico sobre el seguimiento del registro, muestreo y control de calidad. Se destaca la capacidad de crear visualizaciones de datos e informes personalizados utilizando Power BI y Python, haciendo hincapié en la flexibilidad y escalabilidad de esta solución concluyendo que este sistema integrado facilita la toma de decisiones informadas y la gestión eficiente de proyectos en el campo de la exploración minera.

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.

El presente artículo explora cómo Python y sus bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib y PyODBC pueden transformar la gestión de datos en logueo geológico como alternativa cuando no se posee los recursos para la adquisición de software especializado con licencia. Se abordan desafíos comunes en la administración de datos geológicos, se presenta una introducción a Python y las bibliotecas mencionadas, y se detallan aplicaciones prácticas en el logueo geológico. También se ofrece una guía para implementar estas herramientas, y se concluye destacando su accesibilidad y eficacia en la toma de decisiones basadas en datos de logueo.

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.

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.

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.

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.