科里奥利质量流量计以其直接测量质量流量的优势在化工及能源领域占据重要地位。然而，工业现场复杂工况下的机械应力干扰、温度漂移及多相流扰动等问题严重制约其测量精度与可靠性。文章系统提出“结构优化—智能补偿—工艺改进”三位一体的优化策略，结合多物理场仿真、深度学习算法及工程实践验证，全面解决CMF的精度瓶颈。通过双U型振动管结构优化，应力集中系数降低至1.5；开发基于卷积神经网络的多相流噪声抑制模型，信噪比提升至70 dB；改进无应力安装工艺，零点漂移稳定在±0.03%FS以内。实验表明，优化后CMF在气液两相流工况下的测量误差±1.2%，量程比扩展至100∶1。此次研究为高精度流量测量设备的开发与应用提供了理论依据与工程实践指导。