近年来，空气污染问题日趋严重，对人类正常生产生活产生巨大影响，受到了社会各级的持续关注。按粒径可以将空气中的污染物划分为PM2.5(空气动力学直径小于2.5微米的颗粒物)和PM10(空气动力学直径小于10微米的颗粒物)。PM2.5由于粒径小，不易扩散，在大气中存在时间持久。它可以通过呼吸进入肺部和心血管系统，引发人体呼吸系统和心血管疾病，对身体健康危害极大。通常，PM2.5来源于工业生产、燃烧发电、以及汽车尾气排放，污染源涉及范围广、治理难度大。据美国环境保护局统计，世界范围内每年因空气污染而导致的死亡人数高达2100万，并且预计这一趋势将在未来继续保持。世界卫生组织统计发现，PM2.5每提高10μg/m3，心脑血管疾病发病率提高0.81％，外周血管疾病发病率提高0.86％，心脏病发病率概率提高0.44％。因此，研究和开发出高性能的空气过滤材料，以分离空气中的污染物一直以来都是工业界和学术界关注的热点。具有超细直径、丰富孔道结构的静电纺丝纳米纤维材料脱颖而出，受到了广大空气过滤领域科研工作者的关注。　　本文在概述静电纺丝工艺特点及目前静电纺丝纳米纤维空气过滤材料存在的主要问题基础上，展开了关于构筑高性能空气过滤材料的一系列研究。为此，本论文通过构建机器学习模型，预测了静电纺丝行为，研究了各控制要素的作用机制。重点阐述丝素蛋白纳米纤维空气过滤材料的构筑方法，阐明材料结构与性能间的构效关系。此外，还分析了基于不同材料的纳米纤维的空气过滤性能，揭示了影响纤维过滤性能的因素，初步建立了过滤过程中的相关理论模型，为实际应用提供了理论支持。　　1.构建了能够预测静电纺丝行为的机器学习模型。通过对本领域积累的历史数据进行深度挖掘，系统分析了数据结构和算法对模型性能的影响，研究了静电纺丝过程中各控制参数对实验结果的作用机制，确定了模型适合的超参数。研究结果表明，使用6维自编码网络对原始数据进行预训练，再用随机森林算法对编码结果建模，此时模型性能最佳，拟合优度可达0.9523。　　2.构筑了基于丝素蛋白纳米纤维的高效低阻空气过滤材料。通过绿色静电纺丝法制备了丝素蛋白纳米纤维空气过滤材料，重点考察了后处理时间和温度对纤维表面微纳结构和润湿性的影响。在后处理温度为30℃，时间为时36h，获得了亲水性好的表面具有仙人掌粗糙结构的丝素蛋白纳米纤维空气过滤膜，该膜兼具高效率(99.99％)和低阻力(75Pa)的过滤性能。　　3.构建了污染物在过滤膜内部聚集形态模型。针对过滤过程缺乏动态分析的问题，从系统能量角度出发，研究了纳米纤维亲疏水性对污染物聚集形态的作用规律。经实验验证，具有仙人掌粗糙结构的丝素蛋白纳米纤维空气过滤膜的阻力压降比聚丙烯腈(PAN)纳米纤维空气过滤膜低50％，品质因子(QF)高三倍以上。此外，还对比研究了丝素蛋白纳米纤维和人工合成聚合物基纳米纤维的可降解性。从全生命周期评价角度考虑，基于丝素蛋白的纳米纤维空气过滤材料原料丰富，生产过程环保，产品能够自然降解，可以有效缓解当前人类与环境的冲突，为绿色可持续空气过滤材料的研究提供了新思路。