本发明涉及测井工程技术领域，公开了一种基于深度学习简单循环单元的测井曲线延拓方法，包括以下步骤：数据获取：收集测井数据以及岩石物性参数；数据准备：提取测井数据；建立数据集：将待延拓井已钻部分数据作为训练集，待延拓井未钻的部分数据作为延拓数据；搭建模型：根据简单循环单元搭建神经网络模型；延拓未知段测井数据：将延拓数据输入神经网络模型中，延拓未知段测井数据。本发明采用了简单循环单元作为搭建网络的基础，这个模块相对于其他循环神经网络模块具有更加简单的结构、更少的参数、更好的收敛性；其次，延拓方法明显提高了训练网络性能，在训练过程中进行了并行化处理，大大提高了训练速度，在随钻工程中也有很强的实用性。