高频煤矿智能开采单招面试题及答案

高频煤矿智能开采单招面试题及答案你如何理解“煤矿智能开采”？它与传统开采的核心区别是什么？煤矿智能开采是基于物联网、大数据、人工智能等技术，通过智能装备、自动控制系统与工业互联网平台的深度融合，实现采煤过程的自主感知、智能决策与自动执行，最终达成“少人化”甚至“无人化”作业的新型开采模式。其核心是将传统依赖人工经验的操作转化为数据驱动的精准控制。与传统开采相比，关键区别体现在三方面：一是感知能力，智能开采通过井下5G基站、多参数传感器、惯性导航装置等，实时采集地质、设备、环境等多维数据（如煤岩界面识别精度可达95%以上），而传统开采主要依赖人工观察和经验判断；二是决策方式，智能系统通过AI算法（如卷积神经网络、随机森林模型）对数据进行实时分析，动态调整采煤机截割高度、液压支架移架速度等参数，传统模式则依靠操作人员手动调节；三是安全保障，智能开采通过瓦斯浓度预警、设备状态诊断（如电机温度异常提前2小时报警）等功能实现风险预控，传统模式更多是事后处理。请列举煤矿智能开采涉及的3项关键技术，并简要说明其作用。第一，惯性导航与差分定位技术。井下无GPS信号，通过惯性测量单元（IMU）结合基站差分定位，可实现采煤机、液压支架的厘米级定位（误差≤5cm），确保设备沿预定轨迹运行，避免割顶或留底煤。例如，神东矿区应用该技术后，工作面直线度偏差从传统的30cm降至5cm以内。第二，煤岩界面识别技术。通过多源信息融合（如截割电流、振动频率、γ射线探测），结合深度学习模型（如YOLO算法改进版），实时识别煤层与顶底板岩层界面，自动调整采煤机截割高度。这一技术解决了传统人工操作中“割岩”导致设备损耗大、粉尘超标的问题，某山西煤矿应用后，截齿更换频率降低40%。第三，工业互联网平台。通过5G+工业环网构建井下高速通信网络（传输速率≥10Gbps，时延≤20ms），将传感器、设备、控制系统的数据统一接入平台，实现“采-掘-运-通”各环节的协同控制。例如，陕煤集团红柳林煤矿的平台可同时处理10万+设备点位数据，使生产效率提升25%。5G技术在煤矿智能开采中能解决哪些具体问题？请结合井下作业场景说明。5G技术主要解决井下通信“慢、堵、断”三大痛点：其一，高速率支持高清视频回传。传统Wi-Fi传输4K摄像头画面时易卡顿（时延≥200ms），而5G的eMBB（增强移动宽带）特性可实现100Mbps以上速率，井下智能巡检机器人的4K视频可实时传回地面控制中心，操作人员能清晰观察设备螺栓松动、电缆破损等细节。其二，低时延保障实时控制。液压支架电液控制系统需要毫秒级响应（如移架指令延迟需≤50ms），5G的URLLC（超可靠低时延通信）特性可将时延降至10ms以内，避免因指令延迟导致的架间漏矸、设备碰撞等问题。其三，大连接满足多设备接入。一个智能化工作面通常部署2000+传感器（如压力、温度、位移传感器），5G的mMTC（海量机器类通信）可支持每平方公里100万+设备连接，解决传统网络因接入容量不足导致的“丢包”问题。例如，山东能源新矿集团在翟镇煤矿应用5G后，原本需30分钟的设备参数调优缩短至5分钟，故障响应速度提升70%。智能开采对煤矿安全生产的提升主要体现在哪些方面？能否举一个具体案例？智能开采通过“机器替人、智能控险”显著提升安全水平，具体体现在：一是风险预控，通过瓦斯、CO、温度等传感器实时监测（采样频率1次/秒），结合AI预警模型（如LSTM时间序列预测），可提前2-4小时预测瓦斯超限、自然发火等风险。二是减少人员暴露，将操作人员从工作面转移至地面控制中心，降低冒顶、片帮、设备伤害等事故风险。三是设备智能防护，如智能采煤机搭载红外热成像仪，当检测到人员进入危险区域（距离≤3米）时自动停机，避免机械伤害。以国家能源集团锦界煤矿为例，其智能化工作面部署了320个环境传感器、12台智能巡检机器人及AI视觉监控系统。2022年，系统通过分析连续3小时瓦斯浓度上升趋势（从0.3%升至0.6%），结合风速、巷道压力等数据，提前3小时预警瓦斯积聚风险，现场及时调整通风系统，避免了一起可能的瓦斯超限事故。该矿实施智能开采后，百万吨死亡率从0.02降至0，作业人员从每班18人减至5人。你了解当前我国煤矿智能化建设的政策导向吗？请结合“双碳”目标说明其关联性。我国煤矿智能化政策以“十四五”规划为核心，2020年国家发改委等八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确“2025年大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，2035年各类煤矿基本实现智能化”的目标。2022年应急管理部发布《煤矿智能化建设指南（2022年版）》，细化了地质建模、智能掘进等13类关键系统的技术标准。“双碳”目标要求能源行业降低碳排放，煤矿智能化通过两方面助力：一是提高资源利用效率，智能开采通过精准截割（回采率从85%提升至92%）减少煤炭浪费，相当于每年减少1.2亿吨标准煤的碳排放（按我国年采煤40亿吨计算）；二是推动绿色开采，智能系统可协同控制井下通风、排水等设备（如根据人员活动区域动态调节风量），降低电力消耗（某矿应用后通风系统电耗下降18%）。此外，智能化煤矿更易集成光伏、储能等绿色能源（如神东矿区在地面工业广场建设光伏电站，年发电量可满足10%的矿区用电），推动煤炭产业向低碳转型。井下地质条件复杂，智能开采系统如何应对断层、褶皱等地质构造变化？系统主要通过“预探测-动态调参-协同控制”三步应对：第一步，预探测。利用三维地震勘探、瞬变电磁法等地面物探技术（精度0.5m），结合井下随钻雷达（探测前方30m地质）构建初始地质模型，标注断层、褶皱位置及产状。第二步，动态感知。开采过程中，通过采煤机截割阻力传感器（采样频率100Hz）、γ射线煤岩识别仪实时获取地质变化数据，当截割阻力突然增大（超过阈值15%）或煤岩界面识别到岩层厚度异常（≥0.3m）时，触发地质模型更新。第三步，协同调整。系统根据更新后的模型，自动调整采煤机截割速度（如遇断层时从6m/min降至2m/min）、液压支架支撑高度（避免压架），并通过工业互联网平台通知掘进、运输系统同步降速，防止堆煤或设备过载。例如，兖矿集团鲍店煤矿在过F18断层（落差2.5m）时，系统提前5天预测，动态调整参数后，仅用7天完成过断层，比传统模式缩短12天，未发生设备损坏事故。智能开采设备（如智能采煤机、液压支架）需要哪些传感器支持？各传感器的功能是什么？智能采煤机需6类核心传感器：①惯性导航传感器（IMU）：实时监测机身姿态（倾角、方位角），精度0.1°，确保沿设计轨迹截割；②截割电机电流传感器：监测负载（量程0-1000A），电流异常（超过额定值120%）时自动降速，防止电机烧毁；③振动传感器（加速度计）：检测摇臂、齿轮箱振动（频率范围10-10000Hz），通过FFT分析诊断轴承磨损、齿轮断齿等故障；④红外热成像传感器：监测电机、电缆温度（量程-20℃-300℃），超温（≥80℃）时报警；⑤煤岩识别传感器（γ射线仪）：通过射线衰减量判断截割介质（煤或岩），识别精度≥90%；⑥位置编码器：记录摇臂升降高度（分辨率0.5cm），配合地质模型调整截割高度。液压支架需4类关键传感器：①压力传感器（量程0-100MPa）：监测立柱初撑力，确保达到设计值（如30MPa），防止因支撑力不足导致顶板下沉；②位移传感器（量程0-2m）：测量推移千斤顶行程（精度1mm），保证移架步距与采煤机截深一致（通常0.8m）；③倾角传感器（量程-90°-90°）：监测支架倾斜角度，超过5°时自动调平，避免倒架；④姿态传感器：结合压力与位移数据，判断支架与顶板接触状态，防止“空顶”或“压死架”。如果智能开采监控系统突然出现数据中断，作为现场操作人员，你会如何处理？处理步骤需遵循“快速排查、分级响应、安全兜底”原则：第一步，现场确认。立即检查本地操作终端（如PLC控制柜）的网络指示灯（是否常亮/闪烁），使用环网测试仪检测就近交换机到主站的链路（如光衰是否正常，正常≤-25dBm），判断是局部断网（单个设备）还是区域断网（整工作面）。第二步，切换备用链路。若为主干网中断，启动5G备用通信（提前部署的5G基站），将关键数据（如瓦斯浓度、设备运行状态）优先通过5G回传（带宽预留20%）；若为单个设备断联，切换至设备自带的4G模块（如巡检机器人的备用通信）。第三步，人工介入监测。数据中断期间，安排巡检员携带便携终端（如防爆手机）每10分钟手动记录瓦斯浓度（使用便携瓦检仪）、设备运行声音（听是否有异常异响）、液压支架压力（查看机械压力表）等关键参数，与地面控制中心同步。第四步，协同修复。通知运维组携带光时域反射仪（OTDR）排查光纤断点（定位精度≤1m），或检查交换机电源（是否掉电）、模块故障（更换冗余模块），恢复后验证数据同步（对比中断前后30分钟历史数据，确认无丢失）。整个过程需在30分钟内恢复关键数据，超过1小时则启动停机预案（先停采煤机，再停运输机），确保安全。你认为煤矿智能开采目前面临的最大技术瓶颈是什么？如何突破？最大瓶颈是复杂地质条件下的智能决策可靠性不足。井下地质具有强非线性（如断层落差、煤层厚度变化无规律）、多因素耦合（地压、水、瓦斯相互影响）的特点，现有AI模型多基于单一工作面数据训练（样本量通常＜10万条），泛化能力弱。例如，某模型在山西某矿（薄煤层，倾角5°）的煤岩识别准确率达95%，但在陕西某矿（中厚煤层，倾角15°）降至80%，导致截割高度调整失误，出现“割顶”现象。突破路径需从三方面入手：一是多源数据融合，构建“地面物探+井下钻探+随采感知”的全周期数据采集体系，将三维地震（精度0.5m）、钻孔柱状（精度0.1m）、截割实时数据（秒级更新）融合，形成覆盖全矿区的地质数据库（预计2025年单矿数据量可达PB级）。二是开发跨工作面迁移学习模型，利用联邦学习技术（各矿数据本地训练，共享模型参数），避免数据泄露的同时提升模型泛化能力。例如，国家能源集团正在试点的“智能开采大脑”平台，已接入20个工作面数据，模型在新工作面的初始准确率从75%提升至85%。三是人机协同优化，保留人工干预接口（如控制中心操作员可手动修正模型输出），通过“机器建议+人工确认”的方式，逐步积累复杂场景下的修正数据，反向优化模型。请解释“数字孪生”在煤矿智能开采中的应用场景，它能带来哪些实际价值？数字孪生是通过实时数据驱动的虚拟模型，实现物理工作面的1:1映射与动态仿真。在智能开采中主要应用于三个场景：一是生产仿真，在开采前输入地质模型、设备参数，模拟不同截割速度、支架移架顺序下的生产效率（如模拟显示截割速度6m/min时，运输机能力匹配度90%，而8m/min时匹配度降至75%），辅助制定最优方案；二是故障预测，通过孪生模型模拟设备磨损（如齿轮箱在负载2000kN、转速1500rpm下，累计运行1000小时后齿面磨损0.2mm），结合实时振动数据（当前磨损0.18mm），提前30天预警更换；三是应急演练，模拟瓦斯爆炸、透水等事故（设置瓦斯浓度1.5%、水位上升速度0.5m/h），观察通风系统、排水设备的响应（如风机需2分钟切换至反风模式），优化应急预案。实际价值体现在：①提升效率，某矿通过孪生模型优化截割参数后，月产量从80万吨提升至92万吨；②降低成本，设备故障预测使备件库存减少30%，维修时间缩短40%；③保障安全，应急演练使人员撤离时间从15分钟缩短至8分钟，事故伤亡率下降60%。智能巡检机器人相比人工巡检有哪些优势？在设计这类机器人时需要重点考虑哪些井下环境因素？优势体现在四方面：一是连续性，可24小时不间断巡检（人工每班8小时），覆盖夜班等高风险时段；二是精准性，搭载气体传感器（甲烷精度±0.01%）、红外热像仪（温度精度±0.5℃），数据采集频率（1次/秒）远超人工（1次/10分钟）；三是安全性，可进入冒顶区、高瓦斯区（甲烷浓度≥1.5%）等危险区域，避免人员伤亡；四是数据可追溯，巡检数据自动存储（支持30天历史查询），并通过AI分析（如对比30天温度趋势）发现隐患，而人工记录易遗漏或误差。设计时需重点考虑：①防爆性能，井下存在瓦斯、煤尘爆炸风险，需符合ExdIMb防爆标准（外壳防护等级IP65，电路本质安全）；②抗干扰能力，井下存在电磁干扰（如电机、变频器），需采用屏蔽电缆、抗干扰滤波器（抑制10kHz-100MHz干扰）；③越障能力，巷道底板可能有浮煤（厚度≤20cm）、轨道变形（高度差≤10cm），机器人需具备履带式行走（接地比压≤0.1MPa）、摆臂调节（最大越障高度30cm）功能；④续航能力，井下无充电设施，需配备防爆锂电池（容量≥50Ah），支持连续工作8小时（巡检距离1000m）；⑤通信稳定性，在巷道拐弯、设备遮挡处（信号衰减≥20dB），需采用漏泄电缆+5G融合通信，确保视频、数据实时回传。你对“少人化”“无人化”开采目标的实现路径有什么看法？需要哪些技术和管理层面的配合？实现路径需分“三步走”：第一步（当前-2025年），重点推进“有人巡视、无人操作”，在综采工作面实现采煤机、运输机的自动控制（如记忆割煤），操作人员从工作面退至顺槽控制中心（每班5-8人）；第二步（2026-2030年），突破复杂地质条件下的智能决策（如断层自动识别与过断层控制），实现“少人化”（每班2-3人，主要负责设备巡检与应急处理）；第三步（2031-2035年），依托“数字孪生+全自主AI”，达成“无人化”（地面控制中心远程监控，仅需1-2人值守）。技术层面需突破：①高精度地质建模（误差≤0.3m），解决“透明地质”问题；②多设备协同控制（采煤机、支架、运输机动作同步误差≤0.5秒），避免设备冲突；③强鲁棒性AI算法（在噪声数据、工况突变下仍能稳定输出），提升决策可靠性。管理层面需配合：①建立数据共享机制，打破矿企间数据壁垒（如地质、设备数据），支撑AI模型训练；②完善人才培养体系，培养“采矿+自动化+AI”复合型人才（如开设智能开采交叉学科）；③制定行业标准，统一设备接口（如传感器协议、通信规约），避免“孤岛化”；④优化考核机制，将智能化指标（如无人化率、系统可用率）纳入矿长绩效考核，激发企业动力。学习煤矿智能开采专业需要具备哪些基础能力？你认为自己在哪些方面有优势？需具备三方面基础能力：①数理基础，能运用高等数学（如微积分分析设备运动规律）、物理（如力学分析支架受力）解决工程问题；②编程与算法基础，掌握Python/C++等语言（编写数据处理脚本）、熟悉机器学习基础（如决策树、神经网络原理）；③采矿工程基础，了解井田开拓、采煤工艺（如综采、综放流程），熟悉井下设备（采煤机、液压支架结构）。我认为自己的优势在于：一是数理能力扎实，大学高数、物理均取得90+分（满分100），曾获校数学建模竞赛二等奖，能熟练使用MATLAB进行数据拟合（如分析截割阻力与煤层硬度的关系）；二是编程实践经验，自学Python一年，完成过“基于随机森林的设备故障预测”小项目（使用某矿电机温度、振动数据训练模型，准确率85%）；三是对采矿行业有深入认知，父亲是煤矿机电工程师，从小接触井下设备（如参观过液压支架车间），实习期间在某矿综采队跟岗1个月，熟悉采煤机操作流程（如如何调整摇臂高度）。这些经历使我既能理解智能技术的原理，又能结合采矿实际需求，更快融入专业学习。如果被录取，你计划如何提升自己在智能开采领域的专业能力？请列出具体学习计划。我的学习计划分为“课程学习-实践提升-拓展研究”三个阶段：第一阶段（第1-2学期）：夯实基础。①主抓核心课程，如《煤矿开采学》（重点掌握综采工艺参数设计）、《传感器与检测技术》（每周完成2个传感器实验，如压力传感器标定）、《Python编程》（每月完成1个小项目，如用Pandas处理井下瓦斯数据）；②补充数学与算法，自学《机器学习实战》（每周3小时），完成课后习题（如用KNN算法分类设备状态）；③参加学术讲座，每月听1场智能开采领域专家报告（如中国矿业大学教授的“智能掘进技术”讲座），记录关键技术点（如导航定位精度提升方法）。第二阶段（第3-4学期）：实践深化。①进入实验室参与项目，选择“煤岩界面识别算法优化”课题，负责数据清洗（处理某矿200GB截割电流、γ射线数据，去除噪声点）、模型训练（用PyTorch搭建CNN模型，目标将准确率从90%提升至93%）；②暑期实习，申请到智能化示范矿（如陕煤红柳林煤矿）跟岗，重点学习智能监控系统操作（如如何通过平台调整支架压力）、参与设备故障排查（如处理传感器信号漂移问题）；③考取证书，备考“自动化系统工程师（初级）”，重点复习工业控制网络（如PROFINET协议）、PLC编程（用S7-1200编写简单逻辑控制程序）。第三阶段（第5-6学期）：拓展研究。①完成毕业论文，选题“基于数字孪生的智能工作面生产优化”，通过CODESYS搭建孪生模型，模拟不同截割速度下的生产效率，提出优化方案（目标提升效率5%）；②发表论文，将实验室课题成果整理成《基于多源信息融合的煤岩识别方法研究》，投至《煤炭科学技术》等核心期刊；③关注行业动态，订阅《智能矿山》公众号，每月整理1篇技术综述（如2024年重点关注“5G+AI在掘进面的应用”），跟踪技术进展（如华为矿鸿操作系统的最新功能）。结合当前行业发展，你认为煤矿智能开采技术未来3-5年会有哪些重要突破？未来3-5年，煤矿智能开采将在以下四方面实现突破：一是“透明地质”技术成熟。随着随钻雷达（探测距离从30m提升至50m）、微震监测（定位精度从5m提升至2m）等技术的进步，结合AI地质建模（如Transformer网络处理非结构化地质数据），将实现“开采前看清、开采中修正”的动态透明地质模型（误差≤0.2m），解决当前因地质不清导致的截割失误问题。二是多机协同控制达到“无人化”水平。通过5G+TSN（时间敏感网络）实现设备间纳秒级同步（时延≤1ms），采煤机、液压支架、运输机将从“顺序控制”升级为“实时协同”（如采煤机截割到断层时，支架同步抬升、运输机同步降速），工作面可实现全流程无人操作（仅需地面监控）。三是AI算法向“自主进化”发展。基于边缘计算的轻量化模型（如MobileNet改进版）将部署到井下设备（如采煤机控制器），模型可本地学习新场景数据（如遇到新类型断层），并通过联邦学习与其他矿井模型共享参数，实现“越用越聪明”（预计模型准确率每年提升3-5%）。四是智能装备国产化率大幅提升。当前部分核心部件（如高精度IMU、工业级芯片）依赖进口，未来3年国产替代将加速：惯性导航模块精度（0.1°→0.05°）、国产矿用5G基站（支持-40℃-70℃宽温）、AI芯片（算力从10TOPS提升至50TOPS）将达到国际水平，成本降低30%以上，推动智能开采大规模普及。当智能开采系统的算法模型预测与实际开采情况出现偏差时，应该如何调整？需要哪些部门协同？调整流程分为“偏差诊断-模型修正-验证应用”三步：第一步，偏差诊断。由技术部门（如智能开采中心）牵头，联合生产部门（综采队）、地质部门（地测科）分析偏差原因：①数据问题，检查传感器是否故障（如煤岩识别传感器标定失效，导致数据失真）、通信是否丢包（如5G基站故障导致10%数据丢失）；②模型问题，对比模型输入（如地质模型）与实际（如揭露断层落差比模型预测大1m），分析模型假设（如假设煤层倾角≤10°，实际15°）是否适用；③环境变化，确认是否有未预测到的因素（如地压突然增大导致顶板下沉）。第二步，模型修正。若为数据问题，更换/标定传感器（如重新标定γ射线仪）、修复通信链路；若为模型问题，更新地质模型（补充新揭露的断层数据），重新训练模型（加入新场景数据，如倾角15°的煤层样本）；若为环境变化，调整模型参数（如将地压影响因子从0.2调至0.3）。修正后提供“模型V2.0”版本，标注修改说明（如“新增倾角＞10°的煤层样本1000条”）。第三步，验证应用。由生产部门在备用工作面（或夜班低产时段）进行小范围测试（如连续开采2小时），记录模型输出（如截割高度调整指令）与实际效果（如回采率、设备损耗）；技术部门分析测试数据（如回采率从90%提升至92%，设备损耗下降15%），确认修正有效后，将模型推广至全矿，并通知操作部门（控制中心）进行培训（如讲解新模型在倾角大的煤层如何调整参数）。需要协同的部门包括：①智能开采中心（负责模型开发与修正）；②地测科（提供地质验证数据）；③综采队（反馈现场实际情况）；④机电科（保障传感器、通信设备正常运行）；⑤安全科（监督测试过程中的安全风险）。你如何理解“智能开采不仅是技术升级，更是管理模式的变革”？请举例说明。智能开采推动管理模式从“经验驱动”向“数据驱动”转型，具体体现在三方面：一是决策方式变革。传统管理依赖“老工人经验”（如支架初撑力调至30MPa是因为“老张干了20年说的”），而智能开采通过分析1000组历史数据（初撑力30MPa时顶板下沉量平均5mm，35MPa时4mm），得出“初撑力32MPa是最优值”的结论，决策更科学。例如，某矿应用智能系统后，巷道支护参数调整从“矿长拍板”变为“数据模型推荐+技术委员会确认”，支护成本下降12%。二是组织架构变革。传统“采、掘、机、运、通”各专业独立运作（如采煤队不管运输，运输队不管通风），而智能开采需要“跨专业协同”（如采煤速度需与运输能力、通风量匹配），推动成立“智能生产指挥中心”，统筹协调各专业（如中心根据运输系统负载率，实时调整采煤机速度）。某矿成立中心后，生产协调时间从2小时缩短至10分钟。三是人员技能变革。传统工人只需“会操作设备”（如会开采煤机），而智能开采需要“会分析数据、会维护系统”（如能查看瓦斯趋势图、能排查传感器故障）。某矿为此将“智能系统操作”纳入岗位考核（占比30%），并开展“老工人+技术员”结对培训（如老工人教设备实操，技术员教数据解读），半年后员工系统操作合格率从60%提升至95%。井下瓦斯、粉尘等环境参数对智能设备的运行有哪些影响？设计智能系统时需要采取哪些防护措施？瓦斯（主要成分为CH4）和粉尘（煤尘、岩尘）对智能设备的影响体现在：①瓦斯具有爆炸性（爆炸浓度5%-16%），设备电路火花（如继电器触点动作）可能引发爆炸；②高浓度瓦斯（＞1.5%）会导致传感器中毒（如催化燃烧式瓦斯传感器元件失效）；③粉尘会堵塞传感器采样孔（如瓦斯传感器进气口被煤尘堵住，导致数据滞后）、覆盖设备散热孔（如电机散热片积尘，导致温度升高10℃以上）、磨损运动部件（如巡检机器人履带轴承因粉尘进入，寿命缩短50%）。设计防护措施需从三方面入手：①防爆设计，设备采用隔爆外壳（如钢板焊接，厚度≥4mm）、本质安全电路（如限制电流≤30mA，电压≤12V），符合GB3836-2021标准；②防尘设计，传感器采样口加装滤网（孔径≤0.1mm）、设备外壳密封（防护等级IP65）、运动部件使用防尘轴承（如双密封圈结构）；③抗干扰设计，瓦斯传感器采用催化燃烧+红外双原理（避免单一原理中毒）、粉尘浓度高时自动切换至激光散射法（抗粉尘干扰能力更强）；④维护设计，设备内置自清洁功能（如传感器采样孔定期反吹，用压缩空气清除积尘）、设置维护提醒（如每运行500小时提示清理散热片）。例如，某矿智能巡检机器人采用上述设计后，在粉尘浓度1000mg/m³（远超安全标准20mg/m³）的环境下，仍能连续工作72小时无故障。你了解“透明地质模型”吗？它在智能开采中起到什么作用？构建该模型需要哪些数据支持？“透明地质模型”是通过多源数据融合构建的三维地质模型，能直观展示煤层厚度、断层、瓦斯富集区等信息