【摘要】本文研究了基于大数据采掘设备的煤矿安全隐患预测模型，利用现代煤矿设备产生的实时海量运行数据，结合先进的数据处理技术和机器学习算法，构建了一套实时预测系统。通过对智能采煤机等设备的运行参数进行深度分析，该模型实现了对煤矿生产过程中关键设备故障及其他安全隐患的精准预测。实验结果显示，在为期六个月的在线评估中，预测系统的 ROC 曲线下面积（AUC）达到 0.94 以上，尤其在预测轴承故障等方面表现出色，有效地提升了煤矿的安全管理水平和预防事故的能力。