我国煤炭自燃灾害非常严重,煤层自燃不仅直接造成资源的浪费,给矿山企业带来巨大的经济损失,而且还严重威胁企业人员的生命安全、破坏矿井设备设施、危害周边自然环境,科学、及时、准确地预测煤层自燃火源对企业安全生产尤为重要。煤自燃预测的一个关键指标是CO气体,但如果煤层本身赋存有CO气体,在开采过程中解吸逸散的CO气体会干扰矿山煤自燃预测预报工作。本文基于上述问题,选取开滦集团下属林南仓矿为研究对象,针对该矿煤层是否赋存有CO气体的争论,通过现场测试和实验室实验证实了煤层赋存有CO气体,分析了CO气体赋存成因的影响因素,并在此基础上提出一种以CO为核心指标,辅以煤温及C₃H₈、C₂H₄指标气体,提取监测数据的信息特征,建立以基本信任分配函数（BPA）为基础的煤自燃预测指标体系,运用多源信息融合D-S（Dempster/Shafer）证据理论实现了赋存CO气体的煤层自燃预测。1、采用现场钻孔取气实验、煤样真空解吸实验并运用协整理论求证了煤层赋存有原生CO气体,并从矿井地质结构、煤岩大分子结构、煤岩吸附性能、煤岩渗透性能及煤岩孔隙结构特征等方面分析了其对林南仓矿CO气体赋存成因的影响。2、采用智能煤升温氧化箱，有效模拟矿井自然发火过程,总结分析了气体指标参数与煤温的对应关系,选取CO、C₂H₄、C₃H₈为煤自燃预测的标志气体,并基于CO气体浓度变化特征将煤自燃前期划分为赋存气体解吸期、氧化低危险期、氧化中危险期、氧化高危险期、氧化极高危险期5个阶段,利用模糊隶属度（Fuzzy Membership Function）与IS区间集两种方法构建了以基本信任分配函数（BPA）为基础的煤自燃预测指标体系。3、运用多源信息融合D-S证据理论,分别就采煤工作面和采空区进行了煤自燃D-S证据理论融合预测模拟验证,并针对多源信息融合中证据冲突问题,提出了一种基于“相对差异”的证据冲突度量方法。模拟结果显示,本文给出的煤自燃预测方法以特征识别保障了价值信息的有效保留,多源融合增加了预测结果的准确性,同时为适应井下复杂情况提供了有效的决策依据。