煤矿透明地下工程应用服务层可以提供多源数据耦合的地下空间高精度动态建模与质量评价、地下空间工程大数据分布式存储与模型一体化融合管理、地下空间高效渲染与可视化、地下空间动态模拟与分析评价等关键技术的支持。多源数据耦合的矿山地下空间高精度动态建模与质量评价是指对各种探测方法获取的数据进行清洗整理，关键是地球物理探测数据的精准解释，运用野外调查数据和钻孔数据标定和修正地球物理数据解释结果，完成离散获取的地下空间同一地质体不同地点探测结果的对比研究，在此基础上进行三维动态建模，并对矿山地下空间模型做精度评价，提高地下空间三维建模的效率和精度。
通过模型进行虚拟仿真，模拟煤矿地下开采过程中的各种情况，提高煤矿生产效率和安全性，实现对煤矿地下开采过程的全面、实时、可视化管理，提高煤矿生产效率和安全性，促进煤炭行业的可持续发展。
多源感知层
煤矿地下工程多源数据是指在煤矿生产过程中产生的各种类型、形式和来源的数据，包括地质勘探数据、钻孔测量数据、巷道揭露数据、监测监控数据、设备运行数据、人员位置数据等。这些数据具有数量巨大、种类繁多、更新快速、分布广泛等特点，同时也包含了丰富的地质信息和生产信息。然而，由于缺乏统一的标准和平台，这些数据往往存在着“信息孤岛”和“数据不透明”的问题，导致信息共享不畅，资源优化配置困难，生产安全风险增加。
多源感知层的技术组成主要包括传感器网络、视频监控系统和雷达系统等。传感器网络是一种无线网络技术，由多个传感器节点组成，可以实现对煤矿地下环境的实时监测。视频监控系统可以对煤矿地下的工作区域进行实时监控，对生产情况进行视频记录。雷达系统则可以探测煤矿地下的地质构造，提供高精度的地质信息。多种感知设备的组合，可以实现对煤矿地下环境的多维度监测，提高地下工程的安全性和可靠性。数据采集和处理是多源感知层的重要环节。通过感知设备采集的数据需要经过处理才能成为有用的信息。在数据采集方面，感知设备可以通过无线网络将数据实时传输到数据中心，方便进行实时监测和管理。
数据管理层
煤矿地下工程大数据分布式存储与模型一体化融合管理是构建地下工程大数据中心的核心，它将采集到的矿山数据进行清洗、数据预处理、数据融合、数据匹配等操作，从而生成可靠的数据集，并采用分布式存储技术，将处理后的数据存储在云端或本地服务器上，并通过分布式存储框架进行快速的数据交换与调用，以保证数据的安全、稳定和高效。针对煤矿地下工程各系统多源海量监测数据，大数据平台需要设计高可靠、大容量、快速存取、弹性部署、易拓展的分布式存储架构，从而实现煤矿安全生产过程大数据的高效泛在存取；统筹管理多场景异构数据，通过大数据知识挖掘引擎，支撑上层多元化应用。
通过数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，对存储在云端或本地服务器上的地下空间数据进行分析和挖掘，从而获取有价值的信息和规律，并将结果应用于煤矿地下开采过程的管理和决策中，如煤矿安全监测、生产调度、资源管理等。面对多源感知系统和各类接口的传感器，通过综合接入网关和统一交互协议接口，实现多源异构数据的高效统一接入。针对矿山生产过程产生的高并发、高吞吐的海量数据，研究并行批处理与实时流处理融合的计算框架，依托交互式分析引擎、内存计算引擎、搜索计算引擎和离线计算引擎，构建高效、高速的分布式存储与计算架构。结合人工智能模型对积累的矿山各类生产监测服务系统海量数据进行深度挖掘，实现矿山大数据高效利用。在此基础上，研究集成TensorFlow、PyTorch等人工智能算法的模型，开发大数据深度挖掘、知识聚合等技术，提供面向矿山感知信息的数据预处理、分析和管理接口，构建统一、规范的大数据分析工具平台。通过构建云交互式服务平台，解决煤矿地下工程深层应用中数据综合管控的痛点，打通数字矿山多元异构数据通信壁垒，实现数据分布式安全可靠协同，建立煤矿地下工程智能化应用服务体系。