我国煤层大多埋藏较深、地质条件复杂，适用井工开采的储量占煤炭资源储量的96％，复杂的煤田地质条件给煤矿安全生产带来了诸多动力灾害。这些矿井动力灾害事故都具有急剧性、突发性和猛烈性等破坏特征，会造成重大的人员伤亡和经济损失。由于贵州的高瓦斯矿井和突出矿井数量均居全国首位，因此在全省煤矿安全生产中煤与瓦斯突出是迫切需要解决的动力灾害之一，是煤矿灾害防治的重中之重。本文选取贵州汪家寨煤矿为研究背景，以突出综合作用假说和煤岩声发射原理为理论基础，利用声发射探测技术对回采工作面进行现场监测，并应用BP神经网络对工作面突出的危险性预测进行研究。（1）本文首先阐述了矿井动力灾害的主要特点，介绍了煤与瓦斯突出动力灾害源探测技术的研究现状和发展趋势，并选择动态非接触式连续探测方法中的声发射法作为煤与瓦斯突出的动力灾害源探测技术手段。（2）采用汪家寨煤矿煤岩层的力学、渗流参数，利用RFPA2D软件建立数值模型，通过模型计算结果表明综合作用假说适用于该矿的煤与瓦斯突出机理，将突出过程分成酝酿、初始、成长、减缓和再次激发等五个阶段，同时分析了突出过程变化。（3）根据煤岩体的声发射原理和理论模型对煤与瓦斯突出的声发射探测技术在理论方面进行可行性分析，并确定了三个与突出危险性相关的声发射常用监测参数：声发射大事件、总事件和能率。（4）应用BP神经网络理论对煤与瓦斯突出声发射的BP神经网络预测方法进行可行性分析，同时完成对BP神经网络的结构设计和程序设计。（5）对声发射传感器的安装进行设计，测取工作面声发射常用监测参数后构造训练样本，通过MATLAB软件完成对BP神经网络的训练，并将该BP神经网络应用于煤与瓦斯突出的危险性预测中。通过对比传统的钻屑瓦斯解吸指标法，表明该方法具有简单易行，具有预测速度快和可靠程度高等优势。