李爽教授团队承担的国家自然科学基金面上项目《基于大数据挖掘的煤矿安全管理决策模型及仿真研究》科研成果突出，在国家自然科学基金委员会组织的结题项目绩效评估会上，获评优秀，再一次显示了我们团队在煤矿安全智能化领域研究的领先地位。

国家自然科学基金项目验收需要综合考虑课题创新性、社会经济价值、人才培养、应用前景等方面的价值与意义，被评为“优秀课题”意味着该项目在执行期间取得了显著的研究成果，超出了预期目标，并在学术界或相关领域内得到高度认可。

本课题以大数据挖掘技术为基础，综合应用了十几种现代智能化手段，创新性地构建了基于大数据挖掘的煤矿安全隐患预警模型和煤矿安全管理决策模型，并进行了仿真平台的开发与实证研究，对当前安全管理过程中的局限和短板实现了有力突破。在实际应用中，该项研究能够有效帮助煤矿企业实现安全智能监控、预警以及管理决策支持一体化，解决煤矿实际生产中危险源“感知不准确”、隐患预警不及时、监管不到位等突出难题。

因此，国家自然科学基金委员会评审组一致认为该课题对提升我国煤矿安全管理水平具有重要的现实意义，对推动行业安全生产具有较高的应用价值，给予绩效评估“优秀”。