甲醛在工业、医药等日常生活领域被广泛应用，但甲醛气体对人体健康十分有害。在半导体气体传感器的研究中，硅基薄膜型传感器体积小、能耗低，易于构成大规模和多功能阵列，是未来传感器发展的方向。本论文设计了硅基薄膜型甲醛气敏元件的电极结构，研究了溶胶-凝胶（sol-gel）法在硅基上制备SnO₂薄膜的工艺条件，制成了Pd掺杂SnO₂／Pt／SiO₂／Si结构甲醛气敏元件，测试了元件对气体的响应，分析了掺杂提高元件响应的原因，用BP神经网络的方法解决了元件对混合气体的选择性问题。用ANSYS仿真软件得到优化了的中部窄、外部宽的气体传感器电极结构。采用平面工艺经过氧化、光刻、溅射、剥离等步骤在硅衬底上制作了Pt电极。采用溶胶-凝胶（sol-gel）法在Si衬底上制备了SnO₂薄膜。经过大量实验找到配制溶胶、旋涂匀胶、前烘、退火等工艺的最佳条件。通过热重-差热分析、台阶仪、扫描电镜、原子力显微镜、X射线衍射等方法对薄膜进行了表征。制作了掺杂Pd的SnO₂／Pt／SiO₂／Si结构甲醛气敏元件。元件在工作温度为230℃时可以获得对甲醛气体的最高响应。实验表明，元件的响应随甲醛气体浓度的增大而增大，元件的响应时间和恢复时间均约为50 s。通过在SnO₂薄膜掺杂1 at．％Pd使气敏元件对低浓度甲醛的检测能力大大提高。1 at．％Pd掺杂的SnO₂／Pt／SiO₂／Si薄膜元件对甲醛气体的最低检测浓度为0．05 ppm。掺杂前后SnO₂敏感膜的O 1s的光电子谱（XPS）表明，在掺杂1 at．％Pd的SnO₂薄膜表面，吸附氧与晶格氧的比值大大增加，表面反应活性位也相应增加，从而有利于还原性气体，如甲醛与表面吸附氧的反应，提高了掺杂后SnO₂薄膜气敏元件对甲醛的响应。测试了元件对干扰气体乙醇等的响应，从理论角度对元件选择性不理想的原因进行了分析。针对甲醛的主要干扰气体乙醇，采用BP神经网络的方法解决了传感器对混合气体的选择性问题。网络为3层，输入层4个节点，隐层13个节点，输出层2个节点。使用训练过的BP网络对一些保留样本进行预测，结果表明，使用这种方法可以分析出甲醛、乙醇两种混合气体中各气体的成分和浓度。