在当今社会主要的能源为煤炭,而煤炭大多数都是从地下开采得到的。这使得煤炭开采在我国一直都是一个危险的行业,整个行业的安全性都受到质疑。煤矿突水发生的频率很频繁,而且一旦突水,会淹没整个巷道,危害到井下工作职工的性命,也会带来不同程度的经济损失。在技术发达的今天,对于煤炭行业中的选用的突水监测系统并不能完成实时的在线获得井下水源的变化,而无法精确的完成预警任务。而获得井下水源的变化信息关键在于怎么样对不同的水源进行识别判断。本文以激光光谱技术为依据,提出了利用水源光谱图来识别不同种水源的新方法,以便能更准确地、更快速及更可靠的实现井下水源的预测。针对煤矿井下突水事故,本文提出了一种利用激光光谱的技术来对煤矿突水水源判识的方法。首先分析了煤矿井下突水事故发生的种类以及其识别方法,重点介绍了突水灾害的检测以及识别,然后对文中构建的整个突水判识的系统做了简单介绍。本文选择了小波分析算法对所含噪声的信号进行处理,可以还原荧光信号数据的真实信息。文章以激光光谱技术理论为基础,利用K最近邻法不需要线性可分的模式集合的优势,来识别不同水源的光谱信号,从而实现突水源的预测。最后利用MATLAB软件对K最近邻法搭建的算法模型进行仿真测试,证明了利用激光光谱技术能够很好对突水水源的类别进行分类,这样能够对未来的井下水源监测系统进行改进,达到更好的监测效果。仿真测试结果表明：利用激光光谱技术判识井下水源灾害具有可行性,有很大的优势。能够利用光谱数据分析得到井下水源的变化情况,使得减少井下因突水事故产生的人员伤亡,经济损失,对保障煤炭的安全生产的意义重大。而且在本文应用的数据分类方法也可以运用在其他需要安全监控的系统中,能广泛的运用在实际生产生活中。