全波形反演的发展受到几个因素的影响,其中一个就是高昂的计算代价,在全波形反演的每次迭代中,需要进行多次正演模拟,因此计算量与震源的数量成正比,除此以外,计算量也与反演中的迭代次数成正比。逆时偏移对存储量需求太大,而且对初始模型的要求也很高。　　本文针对全波形反演和逆时偏移中存在的问题,做了以下工作:　　(1)因为在全波形反演和逆时偏移中都用到正演模拟,因此首先采用高阶有限差分法进行了时间域声波方程正演模拟,在边界吸收条件方面,采用最佳匹配层(PML)吸收边界条件,与传统的一阶方程最佳匹配层边界条件不同,本文采用二阶方程PML边界吸收条件。　　(2)时间域全波形反演在计算目标函数的梯度时需要对震源波场进行反传,在逆时偏移中也同样存在震源波场的反传,这就需要巨大的存储量,为了减少存储量,本文采用有效边界存储的方法,对每个采样时刻的有效边界内的波场进行保存,在逆时外推的过程中,取出保存值对所有时刻的震源波场值进行恢复。通过模型实验验证了该方法。　　(3)采用反传技术计算时间域全波形反演的梯度,进行了时间域二维声波方程的全波形反演运算,并通过实验进行了模拟。　　(4)针对逆时偏移需要精确的初始模型,本文采用时间域全波形反演的结果作为逆时偏移的初始模型,进行了偏移成像。　　通过实验结果得出,采用二阶方程PML边界吸收条件,不仅便于实现,而且计算量大大降低;采用有效边界存储条件,可以完全恢复波场,解决了时间域全波形反演与逆时偏移内存需求量大的问题;时间域全波形反演的结果可以作为逆时偏移的初始模型进行成像。