ResumoA necessidade de investigar regiões formadas por estruturas geológicas complexas tem motivado o desenvolvimento de métodos de imageamento que atuem no domínio da profundidade. Exemplos notáveis são as técnicas de migração pré-empilhamento em profundidade (PSDM, do inglês "prestack depth migration") e a tomografia de onda completa (FWT, do inglês "full-waveform tomography"). No entanto, a aplicação desses métodos enfrenta ao menos dois desafios: eles requerem (1) um modelo de velocidade (inicial) preciso, e (2) elevado poder computacional. Por outro lado, a migração em tempo provou ser um processo robusto e muito rápido, tornando-se rotineiramente empregado para o imageamento sísmico. Além disso, a construção de modelos de velocidade em tempo é um processo bem compreendido. Portanto, é altamente desejável usar as técnicas de conversão tempo-profundidade para construir, a partir desses modelos de velocidade no domínio do tempo, modelos de velocidade iniciais para técnicas que operam em profundidade. Neste trabalho, investigamos a aplicabilidade de um fluxo de trabalho formado por alguns recémdesenvolvidos métodos (semi-) automáticos de análise de velocidade de migração em tempo (MVA, do inglês "migration velocity analysis"), capazes de gerar modelos de velocidade e imagens migradas no tempo sem precisar de informações a priori, seguido por uma técnica robusta de conversão tempo-profundidade. Discutimos as vantagens e limitações desse fluxo de trabalho e suas perspectivas para se tornar uma ferramenta plenamente automática, capaz de gerar modelos de velocidade sísmica para o uso subsequente em métodos de FWT. Nos nossos testes em diferentes versões dos dados Marmousi, o procedimento proposto produziu modelos de velocidade iniciais suficientemente precisos para uma FWT sob condições quase ideais. Começando no modelo de velocidade do domínio do tempo convertido para profundidade, a FWT convergiu para um modelo final com qualidade comparável a quando feito a partir de uma versão suavizada do modelo de velocidade verdadeiro. Isso indica que a correta informação sobre a velocidade de fundo pode ser extraída com sucesso pela MVA automática no domínio do tempo mesmo em meios onde a migração em tempo não pode fornecer imagens sísmicas satisfatórias. Como resultado, esta tese não só contribui para o desenvolvimento de um fluxo de trabalho para a construção de modelos de velocidade iniciais para a FWT, mas também apresenta várias aplicações inovadoras.