随着计算机能力的提升和反演理论的发展,基于弹性波动方程的走时反演方法将迭代反演理论和常规偏移速度分析技术有机的融合在一起,可通过自动迭代过程为叠前深度偏移、岩性判断和油气藏识别提供可靠的速度资料,同时也可为波动方程理论下的全波形反演提供可准确描述运动学信息的初始速度模型。该方法已经逐渐引起了越来越多地球物理工作者的重视,成为勘探地球物理领域的研究热点之一。本文在地震波反演理论框架下,分别对数据域和成像域走时反演方法进行了分析讨论,进一步把声波介质条件下的全走时反演方法拓展到了弹性介质,并针对弹性波相对于声波的特殊性开展了相应研究,实现了弹性波全走时反演方法。在数据域走时反演理论的基础上,为了兼顾弹性多分量地震资料的特殊性和走时残差计算的简便性,本文把多分量记录作为一个矢量进行互相关计算,这样计算出的走时残差中同时包含了纵波速度和横波速度误差,有利于提高纵横波速度的反演精度。针对Born梯度和走时梯度,本文分别在不同背景速度情况下做了简单的模型测试,验证了在初始模型远离真实速度模型的情况下,走时梯度相比于Born梯度具有明显优势。相较于数据域走时反演,弹性波成像域全走时反演的推广拓展除了需要把矢量波场当做矢量来进行点积互相关计算之外,最重要是是需要选取合适的参数扰动项进行偏移/反偏移过程产生反射波场数据,进而在梯度构建过程中形成层析分量,更新低波数信息。本文利用初始模型进行梯度计算产生的拉梅常数梯度作为扰动项来产生多分量反射波场,从而对中、深层的低波数速度信息进行有效恢复。最后,通过简单多层地质模型以及Sigsbee2A部分模型进行数值测试,验证了本论文研究的理论方法与程序算法的有效性和稳定性。