信息化作为煤矿发展行径当中的必经之路,对煤矿安全生产起到至关重要的作用。煤矿在日常的安全生产管理工作中会累积大量的事故隐患数据,而这些数据中往往会隐藏一些鲜为人知且存在一定利用价值的信息须人为进一步探索发现。因此,结合数据挖掘技术建立一套辅助煤矿企业管理安全信息的系统可对煤矿日常产生繁杂、庞大的信息数据进行查询和统计的同时将数据充分利用,深度挖掘其潜在的关联规则。本文针对煤矿安全信息管理系统目前存在的信息管理不闭合、数据缺乏有效利用等问题,采用理论分析与数值拟合实验相结合的方法,得到煤矿“一通三防”事故隐患数据不同维度间存在的关联规则,并提出构建煤矿“一通三防”安全信息系统。论文通过研究数据关联规则挖掘和煤矿“一通三防”安全生产管理理论,选取Apriori算法应用于本文的数据挖掘,并针对煤矿“一通三防”事故隐患数据多维多层的特点进行了内容上的剖析;同时,大量采集了陕西某煤矿2019年度“一通三防”专业事故隐患数据,将其按照指定数据层分为5个大数据维度细分为30个属性,并对数据进行降维降层转化至0-1布尔矩阵的预处理,将支持度和置信度阈值分别设置为0.2、0.3和0.02、0.03对该矩阵进行关联规则挖掘,最终经过提炼得到事故隐患不同维度间的有效关联规则;最后,从技术发展、煤矿安全管理及煤矿企业发展三方面论证了基于数据挖掘的煤矿“一通三防”安全信息系统建设的必要性,同时确立了系统的设计目标与功能架构,完成对事故隐患排查、风险分级管控、安全生产标准化及三违管理与统计分析等功能模块的实现,同时将构建原型系统在陕西某煤矿进行现场实践应用,现场应用效果良好。通过实例验证表明:Apriori算法可应用于对多维多层煤矿事故隐患数据关联规则的挖掘分析,并通过挖掘分析得到事故隐患数据不同维度间存在的关联规则。通过陕西某煤矿对文中所构建系统的应用,增强了该矿对事故隐患的预测预警,强化了该矿对日常安全信息的管理管控。