煤炭质量是煤炭企业的生命、是占领市场的重要保证。采煤工作面煤质管理对煤炭质量有决定性作用。运用计算机及网络技术实现采煤工作面煤质预测及煤层煤质信息可视化，使得煤质工作面人员能够更加直观、准确的了解工作面煤层结构，对井下采煤工作具有重要的现实意义和应用价值。本文首先介绍煤质管理总体业务流程，重点分析工作面煤质管理和煤质基本信息，以及传统月度煤质预测方法。在此基础上分别研究基于线性的多元回归和非线性的RBF神经网络预测方法。采用最小二乘法对多元线性回归系数估计，通过F检验和T检验验证回归方程的适用性；采用自组织学习算法计算RBF基函数中心，通过实验数据对预测结果比较和分析。继而研究工作面曲线曲面插值。利用分段连续三次Bezier曲线插值回采工作面素描图，通过约束边界以及加入节点对曲线改进，使改进后的曲线避免层次越界；针对工作面煤层曲面构造分别研究反距离加权插值和普通克里金插值模型，并加以比较。随后研究基于JavaScript技术的工作面煤质信息三维建模。首先介绍三维可视化数学原理，然后介绍JavaScript、Ajax、SVG和VML等实现技术，最后以工作煤层煤样数据为基础，将JavaScript脚本语言结合三维可视化技术，实现网络环境下煤层工作面三维动态绘制。最后，基于Java语言的Eclipse开发环境下，建立基于Freemarker+WebWork+Spring+Ibatis架构的煤质预测及煤质信息可视化系统。包含数据的整合、汇总和上报、报表处理、煤质预测、地质图件绘制等功能，从而验证本文研究成果的可行性与有效性。