煤矿安全始终是我国能源工业高质量发展的生命线。长期以来，矿井隐患排查与风险再发防控是行业难题，传统方法往往依赖人工经验、响应滞后，难以实现对风险状态的动态精准判断。针对这一痛点，中国矿业大学李爽教授团队依托大数据分析与智能研判技术，提出了一套完整的风险溯源与状态追踪机制。

通过系统整合历史安全风险数据，精准识别风险源并追溯其时间演变轨迹，结合险情发生与消除全过程的多模态数据，构建起一套可动态更新的风险状态识别模型。该模型能够基于实时采集数据与历史状态记录，智能判断风险源当前安全级别是否发生劣化，从而实现对煤矿安全隐患的早发现、早预警、早干预。

该技术目前已被国家知识产权局授予发明专利，原创性及创新性得到国家级认可。下一步，团队将继续深化核心技术研发，推动科研成果转化，为我国安全生产治理体系现代化贡献更多力量。