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.

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 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.