拓展频带提高地震资料分辨率是薄储层预测和岩性尖灭点识别的关键手段.目前提升分辨率主要依靠反褶积谱蓝化、Q补偿等技术,这些方法存在假设条件苛刻、参数求取过程复杂、需要井提供额外信息等问题,为实际工作带来诸多不便.本文采用纯地震数据驱动的思想,通过构建大量三维地震伪反射系数模型,与不同主频的地震子波进行褶积获得不同分辨率的正演地震样本及标签数据,然后采用U-Net深度学习网络开展训练和测试并应用到东海某凹陷实际地震资料进行效果评估.这是一个从输入数据直接得到期望结果的"端到端"模型.结果表明,U-net网络高分辨率处理后地震带宽有效展宽了30％,主频从27.5 Hz提升到了37.5 Hz,对靶区主要目的层多期河道叠置关系的分辨效果提升明显.