当今业务需求的快速变化迫使企业采用新的范式来提高其流程的适应性。在这种高度动态的环境中,业务流程设计变成一个复杂,耗时和低效的任务。一方面,业务流程需要更高的灵活性和更广的延展性,以便它们能够顺应多种情况。另一方面,如果每次公司从事建模或重新设计流程,它都是"从头开始",没有考虑设计经验,最佳实践或其他公司如何执行类似的流程,这将是低效的。可配置的流程模型对于可重复使用业务流程的设计和开发十分重要。由于这些过程往往非常复杂,它们的配置变成了一项艰巨的任务。因此,许多方法提出构建决策支持系统来帮助用户选择期望的配置选择。然而,这些系统在很大程度上由专家手动创建,这是一个耗时且乏味的任务。此外,仅依靠专家知识不仅具有挑战性,而且还容易出错。是以对业务流程模型配置的适合性检测显得极度重要。数据流和控制流是业务流程模型两个主要组成部分,这两者及其之间的关系包含了业务流程的建模、模型的分析与执行的重要信息,对流程模型的结构和行为有重要的约束作用。数据流在模型运行过程中会随着变迁的执行发生相应的变化,这使得分析流程模型运行过程和执行结果添加了多样化和不确定性。因此,对包含数据信息约束下的流程模型分析变得极其重要。目前,此方面的研究主要集中于从控制流角度寻找模型变化域,从模型结构和行为语义方面去优化控制,却忽略了数据信息的传播与变化对流程模型运行的影响。即使考虑到数据流对业务流程的影响,也大多数局限于数据形式,且主动排除了数据信息中的错误信息,具有很大的局限性。为了提高可配置的业务流程Petri网模型与数据信息约束下的业务流程Petri网模型建模效率,快速分析出这两个模型的合理性,本文做出了如下研究:(1)针对可配置的业务流程Petri网模型,本文利用因果行为轮廓的弱序关系,通过寻找与配置变迁同现的关联变迁,并分析相关的异常库所状态集,提出了一种检测模型配置适合性方法。考虑了关联变迁集和异常库所状态集在业务流程模型中所占的比重算出模型的适合性度,并根据业务流程模型结构对适合度低模型进行优化,使得模型适合性度提高,模型满足合理性要求。最后通过一个实例验证了该方法的可行性。(2)针对数据信息约束下的业务流程Petri网模型,本文先挖掘出控制流Petri网和数据流Petri网,再尝试把二者结合起来建立一个控制流与数据流融合网,并分析了控制流中变迁的行为关系,以及数据流中数据信息之间的约束关系对模型合理性的影响。给出一个寻找出问题变迁方法,以此来帮助分析模型的合理性。最后以网站充值系统为例,验证了该方法具有切实可行性。