在竞争日趋激烈的煤炭行业,加强煤炭生产过程中对煤质的管理与把控是提高煤炭企业效益的关键所在,也是煤炭企业在市场竞争中处于不败之地的有力保障。论文基于煤炭企业煤质管理工作实际需求,以克里金插值法为理论基础,引入差分进化算法进行优化求解,探寻煤矿采煤工作面煤质核心指标估算的理论与方法。具体研究内容如下:1.对差分进化算法进行分析研究,重新设计差分进化算法中的缩放因子,使其变异过程可以动态修正进化方向,规避“早熟”现象的发生,同时解决进化后期收敛速度减缓的问题。通过进行函数最优参数求解的仿真实验,验证了可修改变异方向的自适应差分进化算法(UMDE)在参数优化上的优势。2.利用UMDE算法优化求解变差函数中的三个模型参数(块金值,偏基台值,变程),构建优化克里金插值模型,将其应用到煤质核心指标估算中。通过对实际煤质数据进行仿真实验,结果显示,相较于其他参数优化方案构建的克里金插值模型,该模型中的变差函数更能准确地描述当前地质空间特征,其煤质核心指标估算精度更高。3.选取滑距、落差、距断层距离及所处断层位置等四个地质构造特征作为误差修正模型的输入特征,利用UMDE算法优化求解支持向量回归参数对(不敏感损失系数,惩罚系数,核函数的宽度系数),将优化支持向量回归应用到地质构造变化区域下的误差修正模型构建中。以实际煤质数据进行仿真实验,结果表明,相较于其他回归方法,基于优化支持向量回归的误差修正模型能够有效降低煤质核心指标估算模型在地质构造变化区域的误差。论文研究地质统计学中的克里金方法优化方案,构建最优煤质估算模型,提升采煤工作面煤质核心指标估算的精确度与自动化程度。并在地质构造变化区域建立误差修正模型,解决因地质构造变化而导致的估算精度下降问题。为煤炭企业实现“智能开采、分质开采、工作面透明开采”提供技术支撑。