含硫矿石的自燃事故是含硫矿山重大灾害事故之一,往往会造成人员伤害和设备、设施的损害,严重影响矿山的正常生产。因此,加强含硫矿石自燃危险性预测技术的研究,对改善含硫矿山安全生产状况具有积极的作用。本文在分析了含硫矿石的生物氧化机理、电化学机理、化学热力学机理和物理机理的基础上,提出了矿氧复合机理。该机理从物理吸附、化学吸附、化学反应以及聚热升温四个方面,系统的分析了含硫矿石自燃的原因,为预测含硫矿石自燃危险性奠定了理论基础。并对含硫矿石自燃发火特点和自燃发火影响因素进行了研究,绘制出事故树分析图,找出影响含硫矿石自燃的基本事件,为含硫矿石自燃的预测、预防工作提供了依据。应用神经网络中BP网络的高度非线性关系,从含硫矿石自燃影响因素中的地质条件、自燃倾向性、温度3个方面选取了矿层厚度、矿层倾角、氧化增重率和着火温度4个指标作为样本输入,以含硫矿石的自燃危险性等级作为输出,建立起BP神经网络预测模型,对含硫矿石的自燃危险性等级进行了预测,并在含硫矿石自燃危险性预测的基础上,对含硫矿石自燃的预防技术与方法进行了系统的研究,提出了相应的预防措施,并应用于工程实例。