一种基于密集神经网络的油井含油率和总流速测量方法及应用，包括：利用四扇区电导传感器采集井口油气管道中不同工况的流体数据，获取标签，并上传至上位机保存；构建数据集，具体是对流体数据进行预处理后，使用有重叠的滑动窗口从流体数据中获取样本，为样本添加相应的标签，并为训练集、验证集、测试集；构建密集神经网络模型；根据不同的训练阶段使用不同标签进行训练，完成全部训练阶段后，整合得到的密集神经网络模型进行参数测量；对密集神经网络模型进行优化、训练以及参数调整，得到当前架构不同阶段的最优的密集神经网络模型，进行组合完成参数测量。本发明可以实时精确测量井口环境下油水两相流的含油率及总流速。