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山前带深度域速度建模由于采集数据的信噪比低和道间时差大而困难重重。由于叠前深度偏移的同相叠加作用，基于初始模型得到的共成像点道集具有比CMP道集更高的信噪比，并且共成像点道集上残存的剩余时差可以用于通过层析反演的方式来全局更新速度模型，适用于山前带深度域模型的迭代更新。共成像点道集层析速度反演还非常适用于非水平地表下的速度估计。在前人研究的基础上，进行了共成像点道集层析速度反演方法研究，并且用三维SEG盐丘模型和某山前带实际数据进行了测试。结果表明，基于共成像点道集的层析速度反演建模方法能够提高复杂山前带