本发明提供了一种基于逻辑Petri网的循环并发结构的过程模型修正方法，首先，通过添加标识库所集，给出普通/逻辑最优扩展校准，之后，根据连续日志动作在最优扩展校准中是否完整出现，分为静态或动态模型修正。静态模型修正是直接根据连续日志动作的标识库所集与相应变迁前集之间的关系，进行偏差定位，并根据逻辑Petri网进行静态模型修正。动态模型修正相对复杂，根据过程树，提出并发变迁集，通过连续日志动作的标识库所集与相应变迁前集之间的关系，进行偏差定位，并根据逻辑Petri网进行动态模型修正。基于逻辑Petri网动态修正模型简洁度更高，可以更好的描述活动之间的逻辑关系，在保持高拟合度的同时，提高了精确度。