低不饱和度聚醚多元醇是合成优质聚氨酯制品的理想原料，它是由双金属氰化络合物催化剂(DMC)催化环氧化物开环聚合制得的多元醇化合物，具有不饱和度低、单元醇含量少、平均官能度高、相对分子质量分布窄等优点．虽然DMC用量少，但是它会均匀地分散于聚醚多元醇产品中，在与异氰酸酯反应生产聚氨酯时会引发不希望的副反应，使制品的性能变差；另外DMC合成成本高，应该反复使用，不能让它进入产品中白白浪费掉，因此需对低不饱和度聚醚多元醇进行精制．
膜分离法具有多种优点，如过程简单，设备体积小，经济性好，分离系数大l1]，正是基于这些优点，膜分离过程已在水处理、食品、医药以及生物等领域有着广泛的应用．根据聚醚多元醇的自身特点，选择超滤的方法进行精制较为适宜．在超滤过程中，影响超滤效果及膜通量的因素在于膜污染和浓差极化，因此超滤通量模型的研究就显得尤为重要．人们关于超滤通量模型及膜分离过滤阻力机理已经做了大量的工作_2 ]，典型的数学模型包括阻力叠加模型[4j、浓差极化模型[- ]、渗透压模型_7]以及新兴的人工神经网络通量模型l8]．阻力叠加模型可用于从宏观上描述超滤通量的衰减规律，形式简单；浓差极化模型主要针对稳态情况进行，而实际大多为非稳态；渗透压模型计算渗透压的公式太复杂或不准确，很难建立形式简单准确性高的渗透压计算公式；人工神经网络通量模型属于纯经验法，在具体应用中选择具有较好外推能力的算法是关键．因此，针对不同体系有不同的适用模型．
本实验室在前期超滤精制低不饱和度聚醚多元醇时得到了压力、流速等对膜通量影响的实验数据，在此基础上，对超滤精制低不饱和度聚醚多元醇的过程建立数学模型，期望这个数学模型能够预测在特定工艺条件下的膜通量，为精制工艺的放大及工业化提供理论依据． | 
