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尾矿库坝体监测技术与数据采集方法

前言

随着监测数据量的不断增加，传统的数据处理方法已逐渐难以应对复杂的监测任务。大数据技术与人工智能技术的结合为尾矿库坝体监测数据分析提供了新的解决方案。通过大数据分析技术，可以处理和分析海量的监测数据，揭示潜在的安全隐患。人工智能技术，特别是机器学习算法，可以通过历史数据训练模型，预测坝体未来可能出现的风险情况，并为决策提供智能化支持。

近年来，智能传感器技术在尾矿库坝体稳定性监测中的应用取得了显著进展。通过布设多种类型的传感器，如位移传感器、应力传感器、温度湿度传感器等，可以实时监测坝体的各种物理量。这些传