该任务源自对煤矿综采综掘工作面设备选型过程中存在的问题和挑战的认识。传统的选型方法常常受限于经验和主观因素，难以满足工作面的实际需求。因此，开发智能化选型系统的需求日益凸显，以提高选型的准确性和效率，从而优化煤矿生产过程。 应用领域：该智能化选型系统主要应用于煤矿综采综掘工作面配套设备的选型过程。通过系统的需求分析、技术调查研究、数据采集处理、算法模型开发与评估等步骤，实现对设备选型的智能化支持。这一系统广泛应用于煤矿生产领域，为提高工作面生产效率、降低生产成本提供技术支持。 技术原理：该系统的技术原理基于机器学习、数据挖掘和数字孪生技术等先进技术手段。通过对工作面实际情况和设备性能参数的分析，建立相应的算法模型，实现对不同设备的选型推荐。系统利用机器学习算法对历史数据进行分析，识别设备性能与工作面需求之间的关联规律，从而实现智能化选型。同时，数字孪生技术的应用使得选型结果能够在虚拟环境中进行模拟和展示，为用户提供更直观的参考和决策依据。