提升农村低压配电网绝缘水平是深入推进“一流配电网”建设,缩小城乡差距,确保农村电力系统安全可靠运行的重要举措。六氟化硫（SF6）分解组分检测是判断SF6气体绝缘设备潜伏性故障类型及其严重程度的有效方法,气体传感检测技术是SF6分解组分检测的研究核心,传感器阵列检测技术是多组分气体检测的指导方向。SF6气体绝缘设备内部在不同程度的放电故障以及微量水分和氧气的作用下,不可避免的出现H2S,SO2及SOF2等典型特征气体,以特征气体的种类和浓度检测即可实现设备绝缘性能和运行状态的在线评估。氧化镍（NiO）因其自身催化特性和多维分等级结构等优势被广泛应用于当前实验研究和商业使用,然而NiO基气体传感器仍然存在响应值低及交叉敏感严重等缺点。为推进NiO基气体传感器的基础研究和广泛应用,通过形貌和结构改性实现传感器性能调控的研究势在必行,同时通过构建传感器阵列实现多组分气体定性定量检测也亟待探索。论文依托国家自然科学基金项目,针对SF6分解组分特征气体H2S,SO2和SOF2检测,制备了多维分等级结构的WO3-NiO和SnO2-NiO异质结敏感材料;对合成的敏感材料进行了形貌和结构表征,从微观表征角度探讨了NiO基异质结敏感材料的潜在气敏性能优化机制;基于制备的异质结敏感材料制作了旁热式气体传感器,通过搭建的气敏特性测试平台测试了传感器对H2S,SO2和SOF2的响应特性;基于分等级结构的有益形貌和异质结的电子耗尽层理论,探讨了WO3-NiO和SnO2-NiO异质结气体传感器的气敏响应机理以及增敏机理;构建了气体传感器阵列,基于广义回归神经网络建立了SF6分解组分混合气体的浓度预测模型,初步实现了H2S,SO2和SOF2浓度的定量分析。论文的主要研究工作和取得结论如下:（1）采用水热法制备了纯NiO和WO3-NiO复合的花状敏感材料,通过XRD、EDS、SEM、TEM、XPS及BET等表征手段验证了WO3的成功引入及其对花状结构的有益影响。基于搭建的气敏测试平台测试了制作的花状NiO和WO3-NiO基气体传感器对H2S,SO2和SOF2的多项气敏特性,测试结果表明:花状WO3-NiO基气体传感器在更低的工作温度下（160℃）检测H2S,SO2和SOF2响应值分别为33.34,15.37和8.73,分别是花状纯NiO基传感器的4.4,3.7和4.0倍。增敏机理研究表明,WO3-NiO基气体传感器更加优异的气敏性能不仅源于其更为致密的花状结构为气体分子吸附提供的大比表面,同时得益于复合物中异质结对载流子浓度的高效调控作用。（2）采用水热法制备了纯NiO的光滑球和SnO2-NiO复合的针状球敏感材料,以多种形貌和结构表征手段证明了针状SnO2成功制备和均匀分散。气敏特性测试结果表明:针球状SnO2-NiO基气体传感器检测H2S,SO2和SOF2响应值分别为4.31,9.42和2.98,而球状纯NiO基气体传感器响应值仅为2.29,3.17和1.16,同时SnO2-NiO基传感器具有更低的工作温度（230℃）、良好的线性特性以及优异的重复性和稳定性。相较于纯的NiO基气体传感器,针球状SnO2-NiO疏松粗糙的表面形态为气体分子吸附和扩散提供的更多活性位点和停留时间,同时,SnO2-NiO异质结对导电通道和耗尽层宽度的调控作用也是传感器性能增强的重要原因。（3）针对传感器对H2S,SO2和SOF2均响应的交叉敏感特性,利用制作的花状NiO和WO3-NiO、光滑球状NiO和针球状SnO2-NiO基气体传感器构建了四单元气体传感器阵列。测试了阵列对多组分SF6分解气体的检测特性,以阵列对特征气体的气敏响应结果组成了响应值样本数据库,建立了基于广义回归神经网络的浓度预测模型,同时通过测试样本验证了模型的预测性能。研究得出模型在0.1的最佳平滑因子下预测H2S,SO2和SOF2三种气体的平均相对误差分别为8.15%,8.90%和8.32%,相较于BP神经网络具有更高的预测精度,初步实现了对SF6分解组分混合气体浓度的有效预测。