2.2 Learning IP Maps for Network Spoofing Detection
2.2.3 Learning-Based Spoofing Detection
cubanos
El uso en Cuba de la geoestadística para la modelación de yacimientos minerales no se ha limitado solamente a los depósitos de menas lateríticas; Gómez, et al., 2005, aplican el krigeage de indicadores de CaO para determinar la composición litológica en un modelo de bloques del yacimiento Pastelillo, Nuevitas, Camagüey, de materia prima para cemento; este trabajo es uno de los pocos ejemplos de modelación
espacial de litologías empleando técnicas geoestadísticas no lineales en yacimientos cubanos.
Pimentel, et al., 2005 muestran un buen ejemplo de empleo de los resultados de la modelación matemática de las litologías y quimismo del yacimiento Golden Hill, de menas cupro-auríferas, localizado en el municipio Jobabo, provincia Las Tunas, en la optimización económica de la explotación a cielo abierto, empleando el algoritmo Lersh-Grossman. Es la primera vez que se aplican estos métodos en yacimientos cubanos, sobre el empleo de la optimización de la secuencia óptima de explotación (algoritmo Milawa) no se encontró ninguna referencia. Rodés y Noa, 2005, muestran un método para calcular cutoff dinámicos en lateritas teniendo en cuenta las particularidades geoquímicas de los elementos útiles y nocivos (Fe, Ni, Co, Mg, Si y Al) y costo del metro cúbico de escombro, así como otros parámetros usualmente empleados en estos cálculos, como los precios de los metales y sus subproductos, precios de los insumos, etc.
Villavicencio, 2005, muestra el resultado de una experiencia llevada a cabo con un modelo de redes neuronales artificiales (RNA) con fines predictivos mediante una aproximación funcional a un set de datos de valores de curvas geofísicas de pozo. Peña., et al., 2005 aplican técnicas de estadística multivariada para la selección de muestras tecnológicas, con una representatividad adecuada.
Arias, et al., 2005, exponen los principales resultados del estudio geoestadístico realizado en el yacimiento Yamaniguey, localizado en la región de Moa, para la determinación de la continuidad del horizonte de serpentinitas duras niquelíferas (SD) mediante la simulación secuencial indicatriz. Este trabajo constituye uno de los mejores ejemplos del empleo de métodos no lineales de simulación aplicados en la minería del níquel.
Otros trabajos de referencia en la temática son los de Vera, 2001; Cuador, 2002; Legrá, 1999, Martínez y Pérez, 2005, todos aplicados a las lateritas cubanas. Las geoestadísticas junto a otros métodos de interpolación son ampliamente usadas en las empresas mineras del territorio, incluidas aquellas que prestan servicios, como el
Centro de Proyectos del Níquel, el Centro de Investigaciones del Níquel y la Empresa Geominera Oriente.
I.V.I Empleo de métodos geofísicos en los yacimientos de menas lateríticas cubanos
Recientemente se comenzaron estudios de aplicación de métodos geofísicos en la exploración de las lateritas. Acosta, et al., 2005 muestran los resultados del empleo del georadar (GPR) para determinar los contactos entre los horizontes lateríticos, saprolíticos y el basamento. Los límites obtenidos tienen una alta resolución y la variabilidad propia de este tipo de depósito, además resaltan los bloques flotantes y las zonas con características morfológicas especiales, como las cortezas lineales.
Luego de revisar las técnicas geoestadísticas más conocidas se propone modelar las litologías y sus contactos, usando los radargramas filtrados como variables auxiliares en las variantes siguientes:
1) Para la modelación del fondo del yacimiento se emplea:
a. Krigeage o simulación con drift externo, donde el drift externo es la información de GPR
b. Cokriging y cosimulación con colocación, donde el GPR es una variable secundaria colocada.
2) La modelación de las litologías en el contexto gaussiano truncado, con información auxiliar, en la etapa de simulación de las gaussianas.
a. Simulación de las gaussianas con drift externo, donde el drift externo es la información de GPR.
b. o su cosimulación con colocación, donde el GPR es una variable secundaria colocada.
3) La modelación de los bloques flotantes o boulders
a. Simulación booleana, empleando como proceso de intensidad de Poisson los radargramas.
La modelación de las litologías en el contexto gaussiano truncado, con información auxiliar se puede implementar fácilmente, en la etapa de simulación de las
gaussianas. No existen referencias sobre la aplicación de ésta posibilidad en la literatura internacional, pero, según Armstrong, et al., 2003, el método de simulación de las gaussianas es irrelevante en dicho contexto. No obstante quedan dos grandes problemas por resolver para poder emplear dicha información en la simulación plurigaussiana:
a) el problema de la onda directa y otras interferencias.
b) el tipo de postprocesamiento (o filtrado) que se debe dar a los datos primarios para que los valores sean “utilizables” en el método antes propuesto.
Una solución preliminar del problema b), puede ser la relación de la textura del radargrama y la litología, la que se puede expresar en términos de varianzas calculadas con ventanas móviles (Figura I.V.1).
Gentoiu, et al., 2005, emplean el sondeo eléctrico vertical en la variante de polarización inducida (SEV-PI) como variable para modelar los límites de la capa friable entre pozos de perforación; la solución consistió en corregir la estimación de la potencia empleando SEV-PI con una función de regresión lineal entre esta variable y la potencia medida en pozos, pero este estimador no es exacto, es sesgado y la varianza del error no es minimizada.
Una solución más robusta es emplear SEV-PI de forma similar a la que se propone para los radargrama; también se pueden emplear ambas variables de forma simultánea y bajo diferentes combinaciones de estimación con drift externo y variables secundarias colocadas.
Teixidó, 2005, discute algunas particularidades negativas del GPR; se destacan el problema de las potencias aparentes, que dificultan la determinación precisa de las profundidades; la atenuación de la señal con la profundidad, lo que provoca que un mismo tipo de roca tenga respuestas diferentes en el radargrama; las capas superiores producen apantallamiento de las inferiores. Dicho método es imposible aplicarlo en rocas saturadas de agua y cuando la rocas tienen una conductividad extremas
10250 10270 10290 10310 10330 10350 10370 10390 Perfil GPR original 220 230 240 250 10250 10270 10290 10310 10330 10350 10370 10390 Perfil GPR filtrado 220 230 240 250
Límite entre entre limonitas y saprolitas Límite entre entre saprolitas y rocas del basamento Topografía
Figura I.V.1 Radargramas interpretados, arriba perfil filtrado, abajo el mismo perfil con filtro de ventana móvil y operador coeficiente de variación (cortesía de la empresa Geominera de Oriente)
El método de GPR y el de SEV-PI se encuentran en la etapa de experimentación en los depósitos de lateritas ferro-niquelíferas de la región, aunque se pretende aplicar el GPR de forma extensiva en algunos yacimientos.