透明矿山建设可分为矿山外部生产环境透明化建设和矿山内部生产环境透明化建设。前者通过建设矿山多源数据协同共享平台消除困扰矿山的“信息孤岛”和“子系统孤岛”现象，实现对矿井生产的全部过程中人-设备-环境所产生基础多源大数据的透明化管理。后者通过智能算法对反演模型的优化以及通过构建约束模型耦合基于平台实时获取的巷道、钻探以及回采动态揭露的多源先验数据，提高矿山地质勘探的精准性。透明矿山建设涉及范围广、实施难度大，通过对矿山生产各专业信息的逐步积累和充分挖掘利用，慢慢地提高矿井安全风险隐患、水、瓦斯等更大范围和更高维度的透明化建设，为矿山的智能无人开采提供精准数据支持。

  郭昌放（1991-），男，安徽宿州人，工学博士，中国矿业大学人工智能研究院博士后。主要研究方向：采矿工程、矿山地质环境监视测定与安全开采、矿山信息化和智能化建设。本人负责的智慧矿山建设项目《矿业工程协同云服务平台》荣获2017年江苏省第三届“互联网+”大学生创新创业大赛“一等奖”和2018年“创青春”大学生创业计划竞赛“全国金奖”。E-mail：br/>

  作者指出，煤矿智能精准开采不仅符合国家的战略规划，同时也已成为行业未来的发展的新趋势以及未来绿色采矿的必由之路。矿山的透明化建设作为煤矿智能精准开采实现的基础和前提，对于推动煤炭资源的安全高效开采具备极其重大意义。

  作者认为，透明矿山作为煤矿智能化、无人化的基础和前提，能快速准确地为管理人员和技术人员提供决策支持和安全保障。然而，煤炭资源的开采处于一个持续发展和动态变化的环境过程中，透明矿山建设所涉及的人、设备和环境分布范围广、种类多、更新快、环境复杂，实施过程中面临井生产外部环境—煤矿多源大数据不对称、矿井生产内部环境—煤矿地质保障技术有待提升等矿诸多挑战。

  首先，针对矿山生产外部环境的透明化感知，应基于统一的标准建立煤矿多源异构大数据协同共享平台，来保证矿井生产相关人、设备和环境所感知矿井生产外部环境的对称和透明。

  其次，为了进一步提升地质环境预测的精准性和可靠性，促进矿井内部地质环境的透明化，多种物探技术联合探测方法相继被使用。

  最后，在煤矿多源数据协同平台的基础上，针对不同生产环节所面临的具体问题，通过对相关多源数据的深入挖掘和分析，来提高更大范围和更高维度的矿山信息化建设。

  通过大量现场调研，作者研究团队根据煤矿多源数据的分类、特点以及透明化现状，提出了煤矿多源数据协同共享机制和平台建设架构，同时分析了 煤矿工作面地质异常精准勘探技术、煤矿掘进迎头前方地质异常的精准勘探技术、煤矿安全风险隐患的透明化管理等透明矿山建设所涉及的关键技术。