低不飽和度聚醚多元醇是合成優質聚氨酯制品的理想原料，它是由雙金屬氰化絡合物催化劑(DMC)催化環氧化物開環聚合制得的多元醇化合物，具有不飽和度低、單元醇含量少、平均官能度高、相對分子質量分布窄等優點．雖然DMC用量少，但是它會均勻地分散于聚醚多元醇產品中，在與異氰酸酯反應生產聚氨酯時會引發不希望的副反應，使制品的性能變差；另外DMC合成成本高，應該反復使用，不能讓它進入產品中白白浪費掉，因此需對低不飽和度聚醚多元醇進行精制．
膜分離法具有多種優點，如過程簡單，設備體積小，經濟性好，分離系數大l1]，正是基于這些優點，膜分離過程已在水處理、食品、醫藥以及生物等領域有著廣泛的應用．根據聚醚多元醇的自身特點，選擇超濾的方法進行精制較為適宜．在超濾過程中，影響超濾效果及膜通量的因素在于膜污染和濃差極化，因此超濾通量模型的研究就顯得尤為重要．人們關于超濾通量模型及膜分離過濾阻力機理已經做了大量的工作_2 ]，典型的數學模型包括阻力疊加模型[4j、濃差極化模型[- ]、滲透壓模型_7]以及新興的人工神經網絡通量模型l8]．阻力疊加模型可用于從宏觀上描述超濾通量的衰減規律，形式簡單；濃差極化模型主要針對穩態情況進行，而實際大多為非穩態；滲透壓模型計算滲透壓的公式太復雜或不準確，很難建立形式簡單準確性高的滲透壓計算公式；人工神經網絡通量模型屬于純經驗法，在具體應用中選擇具有較好外推能力的算法是關鍵．因此，針對不同體系有不同的適用模型．
本實驗室在前期超濾精制低不飽和度聚醚多元醇時得到了壓力、流速等對膜通量影響的實驗數據，在此基礎上，對超濾精制低不飽和度聚醚多元醇的過程建立數學模型，期望這個數學模型能夠預測在特定工藝條件下的膜通量，為精制工藝的放大及工業化提供理論依據． | 
