本申请涉及烯烃聚合技术领域，公开了一种基于传感器阵列和人工神经网络的烯烃四元气相共聚方法，包括：采集反应器内不同混合气组成下对应的在线密度黏度计的密度读数、黏度读数和热导检测器的读数，得到样本数据集；建立并训练基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型；将训练好的模型嵌入至DCS中，对烯烃四元气相共聚合时反应器内气相组成进行线上实时检测；根据实时气相组成，通过质量衡算对各聚合单体的瞬时消耗速率进行监测；根据监测的瞬时消耗速率，对共聚物瞬时共聚组成进行控制。这样能够对反应器内气相组成进行线上实时、精确检测，实现对各聚合单体瞬时消耗速率的监测，以及对共聚物瞬时共聚组成的高精度实时控制，且成本低。