随着计算机技术的迅猛发展,社会信息化的浪潮已席卷全球,计算机已经成为人们处理工作不可缺少的辅助工具。在煤炭行业,计算机技术也得到了广泛应用。本文课题基于煤炭企业煤质管理工作实际需求,探寻煤矿综采工作面煤层结构及其煤质核心指标预测模型,并将预测过程及结果以三维可视化形式直观地表达出来。具体研究内容如下:（1）针对传统克里金插值算法选择并拟合的变差函数模型不能较好的反映实际地质空间变化趋势的问题,提出基于自适应粒子群优化克里金插值（UPSO-Kriging）方法的综采工作面煤层结构高程插值预测模型:首先对原始粒子群（PSO）算法存在的收敛速度慢、易陷入局部解等问题提出自适应粒子群（USPO）算法;之后将UPSO算法引入至克里金插值中求解变差模型参数,完成变差函数模型的拟合,构建基于UPSO-Kriging方法的综采工作面煤层结构高程插值预测模型,并基于某煤炭企业已开采发生的综采工作面实际数据进行高程插值估算,分别与原始克里金插值法以及粒子群优化克里金插值（PSO-Kriging）插值算法进行对比试验。结果显示,通过UPSO-Kriging方法插值所得高程值相比其他方法估算精度更高,更能准确描述实际地质情况;最后通过分析插值所得数据特点基于规则网格法建立DEM空间数据模型,为工作面煤层结构三维可视化奠定理论基础。（2）针对某煤炭企业通过经验公式进行煤质核心指标估算过程中,预测区域中包含矸石体积求解依赖人工估算,误差较大的问题,首先提出格网法进行不规则矿体体积计算的思想;然后针对原始方法在不规则体计算过程中存在的格网面积计算精度不佳问题引入蒙特卡洛方法进一步优化,完成不规则矿体体积的求解;最终建立基于蒙特卡洛优化方格网（MC-Gird）法的综采工作面煤质核心指标估算模型,运用实际工作面数据进行对比试验。结果表明,本文提出的蒙特卡洛优化方格网（MC-Gird）法应用于煤质核心指标预测模型估算所得指标数据更接近实际采样数据。（3）在上述理论研究成果基础之上,针对现有三维可视化软件移植性较差以及煤炭企业生产部门较多且子单位分部较远的情况,基于SpringBoot+SSM框架的四层架构设计模式,设计了操作简洁、控制层与业务逻辑层完全分离的综采工作面煤质预测及三维可视化系统,实现了相关的数据管理、地质图形绘制与展示、煤质预测以及报表输出等基本功能,进一步验证了本文研究成果的可行性与应用价值。