虚拟矿山关键技术依据其主要系统组成，可主要分为四大类：矿山感知技术，建模、仿真及验证技术，数据构建及管理技术，虚拟现实和增强现实应用技术。

　　1矿山感知技术

　　主要包括：矿山数据获取技术，异构多源多模态数据融合与封装技术，多源异构传感器协同测量及优化布局技术，异构多源数据通讯与发布技术;实时运行监测与优化控制技术等。

　　建设物联网规范，并建立动态耦合的网络化协同管控机制，实现物联网和传感网的融合，将传统各自独立的监测控制系统进行关联和集成。通过对矿山的人员(人员定位、无线通信)、设备(综合自动化)、环境(安全监控、矿压监控等)全面感知，并通过高速网络实现全面覆盖，实现对矿山的全面感知。整个矿山物联网从传统的被动接受数据，转变为主动智能化协同监测和监控。

　　2虚拟矿山建模、仿真与验证技术

　　主要包括：虚拟矿山多维模型构建技术，如“要素—行为—规则”多维多尺度建模与仿真技术;虚拟矿山多维模型评估与验证;虚拟矿山运行机理及演化规律;虚拟矿山多维模型关联关系与映射机制等。笔者从已有的军事建模和仿真和虚拟制造技术中借鉴了一些技术术语。

　　1)虚拟矿山多维模型构建

　　为实现矿山多维模型融合，必须构建几何、物理、行为、规则等多维度的矿山模型，从几何形状、物理属性、行为响应及规律规则等多方面对矿山进行数字化建模。

　　2)虚拟矿山多维模型评估与验证

　　矿山多维模型确定后，必须保证模型的有效性和正确性，即基于VV&A(Verification, Validation & Accreditation)对所构建的多维模型进行验证，包括对模型演绎过程中的输入/输出准确度的验证、仿真置信度的验证、灵敏度与仿真精度的验证等。其他领域在这方面的研究成果很多，可以多多借鉴。

　　3)虚拟矿山多维模型关联关系与映射机制

　　为实现多维模型的融合，必须研究并分析各维模型间的关联与映射关系。其中，几何模型与物理模型是对矿山异构要素的描述;行为模型是在此基础上加入驱动及扰动因素，使各要素具备行为特征、响应机制以及进行复杂行为的能力;规则模型是对实体矿山及其模型在几何、物理、行为多个层面上反映的规律规则进行描述，并将其映射到相应的模型上，使各模型具备评估、演化、推理等能力。通过建立各层模型间的关联关系，从结构和功能两方面进行集成与融合，形成虚拟矿山综合模型，并以统一的三维表现形式支持该模型的可视化呈现与仿真运行。

　　4)虚拟矿山多维模型一致性理论与方法

　　为使虚拟矿山模型与实体矿山及其复杂生产活动保持映射和同步，必须保证几何、物理、行为、规则等各维模型与其所描述的实际对象的一致性，以及同一实际对象对应的不同维度模型的一致性。

　　3虚拟矿山数据构建及管理技术

　　主要包括：多类型、多时间尺度、多粒度数据规划与清洗技术，可解释、可操作、可溯源异构数据融合技术，数据结构化集群存储技术，虚实融合与数据协同技术，虚实双向映射技术，矿山大数据技术等。

　　4虚拟现实和增强现实应用技术

　　虚拟现实技术可以为用户创造另一个世界，使其沉浸在虚拟世界;而增强现实(Augmented Reality)技术则是把计算机带入到用户的真实世界中，实现技术“以人为本”。在中国国家制造强国建设战略咨询委员会发布的《中国制造2025》重点领域技术路线图就将增强现实AR技术列为智能制造核心信息设备领域的关键技术之一，其核心内容主要研究三维空间RFID注册定位技术、工业物联网信息三维空间、搜索、显示与交互技术。智能制造核心信息设备是指制造过程各个环节实现信息获取、实时通信和动态交互及决策分析和控制的关键基础设备。可见，增强现实技术已成为了中国企业智能制造转型过程中的一项关键技术之一。

　　虚拟现实和增强现实技术如何在数字化矿山中进行有效应用，是一个有趣的话题，值得另开篇幅讨论。在此不再赘述。