El grado de informatización de la gestión de seguridad en minas de carbón es cada vez mayor, y se genera una gran cantidad de información en este proceso. Cómo convertir la información existente en datos útiles para el control de riesgos se ha convertido en un desafío. Para resolver este desafío, este documento estudia el modelo matemático de alerta temprana de riesgos en minas de carbón en China basado en la minería de datos. En primer lugar, los datos de riesgos en minas de carbón fueron analizados de manera integral para proporcionar datos básicos para el modelo de predicción de riesgos de minería de datos. Luego, el sistema de inferencia neurodifuso adaptativo (ANFIS) fue optimizado dos veces para construir el modelo de predicción de riesgos en minas de carbón. Al optimizar el método de cálculo del gráfico de control, se propuso el sistema de alerta temprana de riesgos en minas de carbón. Finalmente, basado en el modelo de alerta temprana de riesgos en minas de carbón, se desarrolló una plataforma de software y se aplicó a minas de carbón en China para controlar los riesgos en todos los niveles. Los resultados muestran que el error del ANFIS optimizado se redujo en un 66%, y el error de alerta temprana se redujo en un 57%. Este estudio tuvo como objetivo proporcionar métodos de implementación y herramientas para la gestión y control de riesgos en minas de carbón, y los datos recopilados tienen significado de referencia para otras empresas.