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En la actualidad, estamos enfrentando la llamada revolución industrial 4.0, que abarca la aparición de nuevas tecnologías como la robótica, sistemas de aprendizaje automático, la inteligencia artificial, redes de alto rendimiento, multi-cloud, entre otros. Estos desarrollos, como lo es el aprendizaje automático (machine learning), se presenta como una oportunidad para la industria minera. En especial, para el campo de la Geometalurgia, que requiere la integración de modelos predictivos en toda la cadena de valor de la minería (Modelo geometalúrgico). Este panorama, proporciona un enfoque innovador para impactar significativamente en la toma de decisiones, que conllevan a mejorar la planificación y optimización de los procesos. Este artículo aborda el estado del arte de la Geometalurgia en la era digital, y nos presenta los avances tecnológicos utilizados en las industrias mineras. Así mismo, se presenta la situación actual de la Geometalurgia en las minas peruanas.

El artículo utiliza una metodología de investigación de tipo descriptivo, analítico, en base a una revisión bibliográfica con el objetivo de analizar la relación entre la gestión sostenible del agua y la gran minería del oro en Perú. Se plantea como objetivos analizar los principales problemas, sus propuestas de solución en los conflictos socio ambientales con la actividad minera del oro, que se presentan en la gestión del agua que realizan los gobiernos locales. Como resultados se encontró que entre los principales problemas que se observan tenemos, afectación de lagunas, actividad minera en cabeceras de cuenca, afectación en la calidad de agua que se usa en la zona de dominios. Y como soluciones se tiene, inspección sanitaria a los sistemas de agua, abastecimiento de agua potable con camiones cisterna. A modo de conclusión, ello refleja que la actividad minera puede establecerse en algunas zonas poniendo en peligro el abastecimiento de agua de calidad y en volumen adecuado para el consumo humano, y las propuestas de solución se plantean a posteriori, luego que el daño ya está hecho, sin que exista un ordenamiento regulador claro y con capacidad de ejercer adecuadamente el imperio de la ley, en perjuicio de las poblaciones.

La geometalùrgia se define como el estudio de la génesis de los minerales respecto al desempeño de su procesamiento metalúrgico. La construcción de modelos geometalúrgicos es de suma importancia para la evaluación técnico - económica del yacimiento. La robustez del modelo depende de la cantidad de recursos invertidos para generar información potencial que servirá en la toma de decisiones. La relevancia del modelo geometalúrgico tiene un alto valor en la gestión minera, el cual sirve de instrumento para la planificación, explotación y diseño de los procesos metalúrgicos según el tipo de yacimiento. Usar la información para maximizar el rendimiento económico en los procesos de concentración tiene un potencial enorme y un desafío para los operadores de la planta. En este artículo se discutirá el uso del análisis de datos y sus aplicaciones en varios casos de éxito para depósitos tipo pórfido, teniendo en cuenta el uso de métodos estadísticos tradicionales y algoritmos de clasificación supervisados.

Los estudios de geofísica orientados a la caracterización juegan un papel muy importante para proporcionar un mejor entendimiento de la estructura interna de la tierra y específicamente de una nueva zona de estudio y como consecuencia poder mapear sus propiedades, sus características y los efectos que generan los procesos de alteración geológica. Esto finalmente generará en una mejor interpretación geológica - geofísica en la zona nueva zona de estudio. En este trabajo de investigación se está utilizando los datos de cargabilidad registrados en el dominio del tiempo; primeramente, se utiliza los valores registrados a través de las 20 ventanas muestreadas en el tiempo y esta curva de decaimiento obtenida es la que se utiliza para determinar la función de transferencia que expresa el comportamiento del subsuelo al aplicar una corriente y observar su cargabilidad. Seguidamente se utiliza esta función de transferencia y se aplica la transformada de Fourier para descomponer esta nueva señal en sus valores espectrales. Estos valores espectrales extraídos de la función de transferencia contienen valores de amplitud, Fase y frecuencia angular. Con estas nuevas variables se ha generado 3 cubos adicionales y esto ha hecho posible tener más elementos y variables que ayuden en una mejor caracterización e interpretación de la zona de estudio. Lo importante de este trabajo de investigación es la forma como se utiliza los datos registrados en el tiempo y a través de una transformada de Fourier se cambia al dominio espectral que poseen características sensibles para cada tipo de roca o suelo. Esto ha permitido poder entender cómo se comporta un medio al aplicarle un campo eléctrico y mediante estos resultados podemos otorgarles un valor agregado y adicional a los datos de cargabilidad registrados en el tiempo. Todo lo señalado anteriormente se ha conseguido utilizando una serie de algoritmos que se han desarrollado en MATLAB para finalmente obtener las variables frecuencia angular, amplitud y fase. Finalmente, estos resultados se observan con mejor claridad con la variable amplitud donde se puede observar una diferenciación entre un tipo de roca masiva, una roca fracturada, zonas de alteración y zonas de baja compactación. Con respecto a la variable fase se puede confirmar una diferenciación de bloques con un buen alineamiento de la falla confirmando el rumbo y azimut de esta.