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Zusammenfassung Wir stellen ein Verfahren zur Optimierung des temperaturzyklischen Betriebs (TCO, temperature cycled operation ) im Hinblick auf Sensorsignal, Sensitivität und Selektivität vor. Dieses basiert auf der Grundlage eines Sensormodells unter der Annahme, dass die Leitwertänderung durch die Besetzungsänderung mit ionosorbierten Sauerstoff auf dem Sensor hervorgerufen wird. Das Verfahren wurde mit einem SnO 2 -Sensor (AS-MLV, ams Sensor Solutions Germany GmbH, Reutlingen) auf einem Membransubstrat getestet, welches aufgrund der geringen thermischen Masse eine schnelle Temperaturänderung zulässt. Das Optimierungsverfahren kann sehr hohe Sensorsignale ( G Gas / G Luft − 1) erzielen, beispielsweise ein Sensorsignal von ca. 8000 bei 1 ppm ethanolhaltiger synthetischer Luft, die das isotherme Sensorsignal um den Faktor 800 übertrifft. Der Zusammenhang zwischen dem Sensorsignal und der Gaskonzentration kann für die meisten Zeitpunkte im TCO durch eine Potenzfunktion mit Exponenten von 0,5 bis 4 beschrieben werden. Es zeigt sich, dass direkt nach einem Temperaturabfall das Modell so stark vereinfacht werden kann, dass nur noch ein freier Modellparameter bleibt. Die Geschwindigkeit der Relaxation bei reduzierendem Gasangebot kann durch Ratenkonstanten beschrieben werden, die in guter Näherung proportional zur Gaskonzentration sind. Die Temperaturcharakteristik der Ratenkonstanten variiert für verschiedene Gase unabhängig von der Konzentration. Daher kann auch die Selektivität optimiert werden, wie am Beispiel von ethanol- und benzolhaltiger synthetischer Luft gezeigt wird.