科学判识煤矿安全风险演变规律,剖析演变过程中的关键节点,对保障煤矿安全生产具有重要意义。本文以煤矿安全隐患数据为切入点,实现了煤矿安全隐患的量化评估,构建了煤矿安全风险评价模型,剖析了煤矿安全风险演化流程,挖掘了煤矿安全风险关键隐患,提出了基于隐马尔可夫模型的煤矿安全风险预测方法。引入生命周期理论和Logistic函数,构建煤矿安全隐患演化曲线模型,将隐患生命周期阶段划分为了4个阶段;建立煤矿安全隐患严重程度的评价指标体系,确立以模糊贴近度对煤矿安全隐患生命阶段进行判定的方法,提出煤矿安全隐患的量化评估方法。利用扎根理论剖析煤矿事故报告的24类影响因素,建立煤矿安全风险评价指标体系;引入蒙特卡洛模拟方法（MCS）,优化层次分析法（AHP）在权重确定过程中的不稳定性,提出以大数定理为基础的AHP-MCS指标权重确定方法,进而结合逼近理想解排序法（TOPSIS）,构建基于AHP-MCS耦合TOPSIS的煤矿安全风险评价模型。以“煤矿安全风险-隐患-事故”的煤矿灾害事故链演化逻辑为基础,构建煤矿安全风险演化的复杂网络模型;从复杂网络量化指标与基本类型层面量化分析演化网络模型;建立基于SIS传播模型的煤矿风险演化过程动力学仿真,分析人员行为不安全因素、管理混乱因素、设备因素以及环境因素对风险因素传播趋势的影响;通过网络干扰方式,剖析煤矿安全风险演化网络中的关键隐患,包含违规作业、隐患排查不完全、技术措施不执行、应急措施不完善、CO浓度超限、监控系统故障、瓦斯浓度超限、支护强度不足、煤尘浓度过高、探放水隐患。引入压力-状态-响应（PSR）理念,构建煤矿安全管理PSR框架,凝练煤矿安全隐患和安全风险之间的协同关系;在确定模型关键参数（状态转移概率矩阵、观测概率矩阵、初始状态分布矩阵）的基础上,构建基于隐马尔可夫的煤矿安全风险预测模型。以灵泉煤矿为工程背景,通过隐患量化评估模型评价该矿2020年6月的煤矿安全隐患的风险级别,其隐患风险等级为黄色风险。利用AHP-MCS耦合TOPSIS模型评价灵泉煤矿2020年7月份的煤矿安全风险等级,其安全风险等级为橙色风险。通过隐马尔科夫模型对灵泉煤矿2020年11月份的煤矿安全风险进行预测,研究结果显示,灵泉煤矿11月份的风险等级为橙色风险,与该矿11月份的实际生产情况相吻合。最后,对灵泉煤矿的安全管理工作从信息化系统强化应用、安全生产制度有力落实、智能化水准稳步提升等3个层面提出了建议。本论文包含图28幅,表34个,参考文献141篇。