本文提出了一种基于U-Net神经网络的声波测井曲线重构方法。通过编码器提取自然伽马(GR)、密度(RHOB)等测井曲线的数据特征，利用解码器建立数据特征与声波测井曲线之间的映射关系，实现了声波测井曲线的精准重构。实验结果表明，该方法在保留原始声波测井低频信息的基础上，兼顾了输入测井曲线的高频特征，实现了对原始声波测井泥岩层段数据噪音的有效压制，在渤中凹陷东南环测井数据重构中取得了良好的效果，验证了该方法较高的精度和实用性。
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