基于合肥光源数据库的束流寿命分析与诊断

高质量的电子束流寿命数据可以直接反映装置的健康状态,为了获得高质量的束流寿命数据,提出一种束流寿命数据清洗方法,并开展了影响束流寿命的关键因素研究。基于合肥光源历史数据库对2022年以来累积的束流寿命原始数据进行分析,采用Python开发了自动化数据清洗程序,用于获取和处理合肥光源的原始束流寿命数据,以获得长时间跨度的束流寿命变化趋势。通过使用Pearson相关系数对束流寿命异常原因进行分析,发现合肥光源束流寿命受储存环真空压强和高频腔压的影响较大。该束流寿命清洗程序处理快捷,获取的高质量束流寿命数据可以为合肥光源的健康状态检测诊断和预警提供重要依据。