煤矿行业是一个特殊行业同时也是一个高危行业。在煤矿企业管理中煤矿安全管理是一个至关重要的关键环节。煤矿安全的管理水平,不仅直接关系到每个矿井工作人员的生命安全,同时还关系到煤矿企业的经济发展。山西省内蕴藏着丰富的煤炭资源,但在煤矿安全管理方面却时有漏洞,煤矿事故频繁发生,甚至某些重大或特大的爆炸事故还时有发生。其中,具有典型性的是瓦斯突出事故的发生。瓦斯爆炸事故由于多种因素如可预测性较低、地点聚集以及发生时间具有突发性等等特点,导致其危害往往较为严重,给煤炭企业造成了严重的人员伤亡和重大的经济损失。由此可见,煤矿企业加强其安全生产管理制度以尽可能的避免煤矿事故的发生是我们亟待解决的问题。因此,如何从煤矿瓦斯爆炸危险源的大量数据中挖掘出对煤矿安全风险有预警作用的有效信息成为本文解决相关问题的出发点。针对现有安全管理系统存在的不足,本文引入了数据挖掘技术。由于数据挖掘技术具有从大量历史数据中挖掘出潜在规则和知识的功能,所以运用该技术技术对山西省煤矿安全生产的预警系统进行研究,构建一个有效适用于煤矿瓦斯危险源的预警模型,对提高山西省煤矿安全生产管理水平具有十分重要的理论意义和现实意义。本文从山西煤矿产业及其安全生产管理的现状出发,根据山西煤矿安全事故的特点,分析总结出山西煤炭开采过程中存在的问题主要包括监测系统不完善、信息处理手段落后、监测信息单一以及信息网络化程度较低等方面。针对这样的问题,本文提出通过建立煤矿瓦斯爆炸危险源预警系统来完善煤矿安全管理的对策建议。文章通过分析数据挖掘技术的特点并将其与传统分析方法作比后,有力的说明了应用数据挖掘技术建立煤矿瓦斯爆炸危险源预警系统的可行性和必然性。全文的重点部分是对基于挖掘技术的煤矿瓦斯爆炸危险源预警系统研究分析。在对基于数据挖掘的煤矿瓦斯爆炸危险源预警系统的机制及运行步骤进行具体说明后,重点研究了该预警系统模型的构建过程,其中详细介绍了利用数据挖掘技术构建模型时所使用到的主要三种算法,即粗糙集约简算法、FCM聚类算法和RBF神经网络构建。模型构建的结果是建立相应的安全评价体系,并对评价结果作出合理的解释分析。本文在构建出基于数据挖掘技术的煤矿瓦斯爆炸危险源预警系统后,提出通过设计合理的煤矿瓦斯爆炸危险源预警决策支持系统来提高前者的实用性。并且以山西官地矿为实例进行分析,在分析其在煤矿安全管理方面出现的问题后,建议并设计使用危险源预警决策支持系统解决有关问题,也进一步的说明了该系统的可行性以及合理性。本文的创新点在于以数据挖掘技术为基础,构建出煤矿瓦斯爆炸危险源预警及其决策支持系统。针对煤矿安全监测数据的特点,综合使用了粗糙集理论、FCM聚类算法和RBF神经网络这三种挖掘数据的算法,对监测进行分析处理,为预警动态系统提供实时的动态信息,从而提高安全预警系统的效率和可靠性,起到预测和防治煤矿安全事故的作用。