煤炭開采多場耦合信息挖掘手段與數據處理技術主要包括以下幾種方法。
1.基於分類器的方法
分類器是指通過對已有數據進行學習，然後利用這些知識對新數據進行分類的算法。在煤炭開采中，可采用基於分類器的方法對井下環境、設備狀態、人員行為等進行分析和分類，為生產管理提供參考意見。
2.基於關聯規則的方法
關聯規則是指在大規模數據集上發現物品間有趣關系的方法。在煤炭開采中，可采用基於關聯規則的方法對開采工作的各項指標進行關聯性分析，從而優化生產流程和效率。
3.基於聚類的方法
聚類是指將數據集中相似對象歸為壹類的方法。在煤炭開采中，可采用基於聚類的方法對井下環境、作業流程、設備狀態等進行分析和歸類，為安全生產提供保障。
4.神經網絡分析方法
神經網絡是模擬人腦高級智能行為的復雜系統，具有自適應性和智能化特點。在煤炭開采中，通過采用神經網絡分析方法對設備狀態、礦井結構等進行模擬和預測，從而減少生產事故的發生。
5.相關解決方案
除了以上述的幾種方法外，還可以采用數據挖掘、人工智能等現代信息技術手段與傳統煤炭技術相結合，研發多項配套解決方案，例如煤礦安全智能監控系統、數字化管理系統等。
6.補充說明：
在實際煤炭開采過程中，多場耦合信息挖掘手段與數據處理技術的研究應用面非常廣泛。它們不僅可以為煤炭企業提供精準、快速的管理決策支持，還可提高生產效率和質量，降低生產成本和風險，並且為促進煤炭工業的可持續發展做出積極貢獻。