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在反应堆中微子实验的物理数据分析中,前后事例间的时间关联分析是非常重要的一环.对事例间时间结构特性的研究,将有助于理解本底事例产生的物理机制,有利于对信号事例的挑选和对本底事例的排除.与此相应,在产生可用于物理分析的反应堆中微子Monte Carlo（MC）模拟数据的过程中,重构不同事例间的时间关联是一个重要步骤.通过研究大亚湾反应堆中微子实验的数据特点,开发了interleaving算法用于产生带有时间关联的海量物理数据;利用该方法实现了对不同样本的MC数据按事例率的混合;并简要给出了interleav