在煤矿生产信息的检测与采集中，传感器间的性能及其工作环境难免存在差异性，这些无法避免的差异性致使在同一地点工作的多个传感器对同一生产信息的测量数据间存在较大差异性，从而导致数据检测中心收集到的检测数据很难反映真实的生产信息，直接影响这煤矿生产管理的正常运行秩序和生产系统的生命财产安全。相较传统的消耗重资购置高性能信息检测设备以提高信息数据的准确性的硬件性能提升法，本文提出了基于分数阶微分滤波算法的煤矿生产信息监测数据的多传感器检测数据软件融合处理法。探讨了分数阶微分算子在信号处理中的应用特性，建立了基于分数阶微分算子的煤矿监测数据融合处理模型，并通过0.5阶微分算子在淮南某煤矿井下瓦斯浓度检测数据融合处理实验中的应用验证了分数阶微分滤波算法的优越性。实验证明：分数阶微分算子具备较强的差异性检测数据融合性能，可有效提高煤矿检测数据的准确性和煤矿安全生产管理决策的科学性;与传统的购置高性能信息检测设备以提高信息数据准确性的方法相比，基于分数阶微分滤波算法的煤矿生产信息监测数据的数据融合处理方法具有成本低廉、融合效果显著的突出优点。研究成果对于提高物联网下煤矿生产管理系统的工作可靠性和决策科学性具有重要意义。