地震资料数字处理中的反射波剩余静校正，其实质就是在共炮点域或共中心点域内计算相邻道之间由于地表结构引起的时间延迟，因此完全可以归结为现代信号处理的时延估计。利用高阶累积量作时延估计应比常规的互相关方法时延估计具有更高的抗噪声能力，这对于复杂地表条件下的低信噪比地震资料来说，无疑是最有效的方法。 本文针对常规地震数字资料中剩余静校正方法存在的问题，提出了使用高阶累积量对相邻地震道间时延参数进行估计。对所提出的时延模型的求解实质上是一个多参数、非线性反演问题。针对启发式搜索方法较常用的遗传算法中存在早熟现象和收敛性能差等问题，结合人工免疫的优点，将两种算法有机的结合起来，提出采用了一种新的算法——免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm）。采用的算法通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体的形成，既保留了全体中的较优抗体又保证了抗体的多样性，从一定程度上避免搜索进化的过早收敛，得到全局最优解。 理论研究和计算机仿真实验的结果表明，免疫遗传算法可以较好地保持种群的多样性，能迅速收敛到全局最优解，而且具有很好的稳定性。本文最后采用实际地震道数据进行实验仿真，验证了该方法能较好地解决在低信噪比地震数据的情况下求取剩余静校正问题，尤其能较有效的消除具有高斯分布的噪声。