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.

El procesamiento y beneficio de minerales es una parte fundamental en la industria minera y metalúrgica. A continuación, se analiza algunas de las técnicas clave utilizadas en este proceso y su impacto en la eficiencia y calidad del producto final.

Dentro del salto tecnológico abrupto que vivimos en la actualidad, existe un leve retraso en el campo de la perforación y explosivos; sin embargo, existen avances significativos de gran impacto que permiten sobresalir y optimizar los recursos dentro de este ámbito.

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.