工作面透明化作为煤矿智能精准开采实现的基础,已成为行业未来的发展趋势。针对目前煤矿工作面透明化建设过程中存在的地质信息的不明确以及周围人、设备、环境所产生多源数据的不对称问题,论文借助现场调研、理论分析、案例测试、数值模拟以及工程实践等手段对煤矿工作面内部地质异常重构模型以及工作面外部多源数据协同融合机制进行了系统研究。首先,以广泛应用的电磁波CT技术为基础,针对传统反演算法对单一初始模型的选择依赖性较强,理论上存在局部最优解的不足,将反演过程中矩阵的求解转换为泛函极值求解问题,建立了基于智能算法求解的地质异常电磁波层析反演目标函数模型,为工作面地质异常的反演提供了一种新思路。其次,研究了具有较强全局搜索能力的遗传算法(Single Genetic Algorithm,SGA)在目标函数求解过程中的进化机制,揭示了交叉和变异算子是影响SGA智能算法计算性能的关键因素。设计了多种群协同进化算子和遗传参数自适应调节算子对SGA进行优化,并建立了基于自适应多种群遗传算法(Adaptive multiple population genetic algorithm,AMPGA)的地质异常反演模型。通过案例测试和数值模拟发现AMPGA智能算法有效增强了SGA的全局和局部搜索能力,保证了种群的多样性,提高了反演结果的准确性、稳定性和抗噪性。再次,提出了范围约束、就近约束和平均值约束三种电磁波层析反演先验数据约束模型,分析了多源先验数据约束对AMPGA智能算法反演结果的影响。通过数值模拟发现,随着工作面巷道、钻探以及回采揭露先验约束数据的增加,三种约束模型对应反演结果的准确性逐渐提高。其中,基于平均值约束的AMPGA智能算法得到的反演结果具有更高的准确性和稳定性。然后,基于大量现场调研,系统分析了工作面生产相关的人、设备和环境所产生多源数据的特征、分类以及透明化现状。提出了以图形化工程数据为空间指导,融合了多专业信息的煤矿多源数据协同共享机制和平台建设架构。不仅为工作面内地质异常的反演和预测提供了数据支持,同时还有效提高了多源数据的协同管理和透明化程度,为煤矿多源大数据的充分利用提供了条件。最后,在煤矿多源数据协同平台的基础上,基于平均值约束的AMPGA智能算法在巷道、钻孔以及回采揭露先验数据约束条件下,实现了大同矿区8208工作面内部地质异常的高效精准预测,并讨论了开采设计方案。此外,根据多家煤矿企业现场应用效果反馈,表明了多源数据协同平台有助于实现更大范围和更高维度的透明化,并为智能精准开采提供了数据支持。该论文有图101幅,表28个,参考文献267篇。