Voisinage Orthographique

Dr Anna-Malika Camblats
email: anna-malika.camblats@hotmail.fr

Dr Christelle Robert

Stéphanie Mathey

Pr Stéphanie Mathey

Le voisinage orthographique influence la catégorisation de couleur des mots différemment selon l'âge et la vitesse de traitement Orthographic neighbourhood influences word colour categorization differently according to age and processing speed

Keywords: orthographic neighbourhood, lexical inhibition, aging, processing speed, colour categorization

Principaux thèmes de recherche : langage, vieillissement cognitif, reconnaissance des mots écrits, voisinage orthographique, mots émotionnels. have any orthographic neighbours (e.g., pistil [pistil]), while the other half had a higher-frequency neighbour (e.g., tirade [tirade]/TIRAGE [draw]). A control condition with a series of Xs was added to test the influence of the effect of the lexicality of words on the colour-categorization times. As a whole, the results showed slower colour-categorization times for words compared to a series of Xs, which did not vary with age and processing speed. Importantly, the results showed that orthographic neighbourhood frequency interacted with age and processing speed, on colour categorization response times. More precisely, the neighbourhood frequency effect was found to vary differently according to processing speed in each age group. For the fastest young adults, the facilitatory effect of higher-frequency orthographic neighbourhood was obtained, whereas no such effect was found for the slowest young adults. The fastest older adults did not exhibit any effect of higher-frequency orthographic neighbourhood whereas a facilitatory effect was observed for the slowest older adults. Therefore, these data suggest that both aging and the processing speed of the participants influence the interference effect of reading on colour categorization. These findings are discussed in the context of cognitive aging theories and models of written word recognition.

Résumé

L'objectif de la présente recherche est de déterminer dans quelle mesure l'effet de fréquence du voisinage orthographique dans une tâche de catégorisation de couleur de mots est modifié lors du vieillissement lorsque la vitesse de traitement des participants est prise en compte.

Deux conditions de mots colorés ont été comparées dans une tâche de catégorisation de couleurs réalisée par un groupe d'adultes jeunes (Mâge = 21,62) et un groupe d'adultes âgés (Mâge = 66,04).

La moitié des mots ne possédaient pas de voisin orthographique (e.g., pistil), l'autre moitié avaient un voisin plus fréquent (e.g., tirade/tirage). Les résultats ont montré que l'effet de fréquence du voisinage sur les temps de catégorisation de couleur variait différemment dans chaque groupe d'âge selon la vitesse de traitement. Ces données sont discutées dans le cadre des théories du vieillissement cognitif et de la reconnaissance des mots écrits.

Mots-clés : voisinage orthographique ; catégorisation de couleur ; vieillissement ; vitesse de traitement

Summary

The objective of this research was to determine to what extent the effect of higher-frequency orthographic neighbourhood in a word colour-categorization task is changed during aging when processing speed is taken into account. In addition, the effect of the lexicality of the stimuli on colour categorization was examined, as well as its variation according to age and processing speed.

Fifty-two young adults (Mage = 21.62) and 52 older adults (Mage = 66.04) participated in this study.

For each age group, two sub-groups were created according to the processing speed of the participants as measured by the WAIS Coding subtest. Two conditions of words (written in red, yellow, green or blue) were presented in a colour-categorization task. Half of the words did not

Introduction

L'effet Stroop est l'un des phénomènes les plus étudiés en psychologie cognitive pour mettre en évidence des effets d'interférence (e.g., [START_REF] Augustinova | Que mesure l'interférence Stroop? Quand et comment? Arguments méthodologiques et théoriques en faveur d'un changement de pratiques dans sa mesure[END_REF][START_REF] Augustinova | Further investigation of distinct components of Stroop interference and of their reduction by short response-stimulus intervals[END_REF]pour des synthèses, voir MacLeod, 1991[START_REF] Parris | The Locus of the Stroop Effect[END_REF].

Dans son étude princeps, [START_REF] Stroop | Studies of interference in serial verbal reactions[END_REF] Expérience 2) a notamment montré que les participants dénommaient plus lentement la couleur de l'encre de noms de couleur écrits dans une couleur différente de la couleur référée (e.g., le mot VERT écrit en bleu) que celle de carrés colorés. Ces résultats, reproduits également lorsqu'il est demandé une catégorisation manuelle de la couleur, sont généralement interprétés comme un effet d'interférence de la lecture des mots sur la dénomination de couleur [START_REF] Macleod | Half a century of research on the Stroop effect: an integrative review[END_REF]voir Augustinova, Silvert et al., 2018 ;[START_REF] Parris | The Locus of the Stroop Effect[END_REF] pour des développements récents). Dans le domaine du vieillissement cognitif, une augmentation de cet effet avec l'âge a été montrée et attribuée à davantage de difficultés à inhiber l'information non pertinente chez les adultes âgés (i.e., la signification du mot lorsque sa couleur est demandée ; voir Andres, Guerrini, Phillips, & Perfect, 2008) ainsi qu'à une plus grande sensibilité au conflit entre les réponses possibles [START_REF] Augustinova | Some further clarifications on age-related differences in Stroop interference[END_REF].

Une interprétation en termes de ralentissement général lié à l'âge affectant l'ensemble des performances cognitives [START_REF] Salthouse | The processing-speed theory of adult age differences in cognition[END_REF] et augmentant la sensibilité à l'interférence a aussi été avancée (voir Verhaegen & De Meersman, 1998), suggérant l'importance de la vitesse de traitement dans l'effet Stroop.

Dans les tâches de type Stroop, le traitement du mot écrit étant supposé se produire bien que n'étant pas demandé, il est donc tout à fait possible que des facteurs liés à la similarité orthographique de ce mot avec d'autres mots interviennent, comme ceci a été établi pour les tâches de reconnaissance visuelle des mots (voir [START_REF] Mathey | L'influence du voisinage orthographique lors de la reconnaissance des mots écrits[END_REF]Perea, 2015 pour des revues). Quelques études portant sur les temps de catégorisation de couleur de mots colorés qui ne sont pas des noms de couleur ont effectivement montré que des caractéristiques de similarité orthographique influencent l'effet d'interférence chez des adultes jeunes (e.g., [START_REF] Camblats | The effect of orthographic and emotional neighbourhood in a colour categorization task[END_REF][START_REF] Larsen | Lexical characteristics of words used in emotional Stroop experiments[END_REF]. Ainsi, les voisins orthographiques d'un mot stimulus, initialement définis comme les mots de même longueur différant par une seule lettre [START_REF] Coltheart | Access to the internal lexicon[END_REF] voir Perea 2015 pour une revue récente des indicateurs et métriques de voisinage orthographique), influenceraient les réponses portant sur la couleur de ces mots. Dans la reconnaissance des mots, deux grandes métriques (fréquence et densité du voisinage) ont ainsi été utilisées pour répondre à deux types de questions (Perea, 2015). Considérer la fréquence du voisinage orthographique permet notamment de répondre à la question de l'influence de mots voisins plus fréquents dans la langue écrite que le mot stimulus. Par exemple, tirage et tirade sont des mots voisins orthographiques. Le premier apparait plus souvent dans la langue écrite que le second, en d'autres termes la fréquence lexicale de tirage est plus élevée que celle de tirade. Ainsi, tirage est le voisin plus fréquent de tirade. Depuis l'étude princeps de Grainger et al. (1989), un résultat dominant est que les temps de reconnaissance visuelle des mots sont ralentis pour les mots ayant au moins un voisin plus fréquent, comparés à des mots sans voisin ou dont le voisin est plus rare (voir [START_REF] Mathey | L'influence du voisinage orthographique lors de la reconnaissance des mots écrits[END_REF]Perea, 2015 pour des revues). Des effets de fréquence du voisinage ont été obtenus dans différentes langues et dans les tâches courantes de reconnaissance visuelle des mots, comme la décision lexicale, le démasquage progressif et la dénomination (Perea, 2015 ;voir Dujardin & Mathey 2019 pour une étude inter-tâches récente), l'effet de fréquence du voisinage étant toutefois réputé comme plus difficile à obtenir dans la langue anglaise que dans d'autres langues comme le français, l'espagnol et le hollandais (voir Sears, Campbell, & Lupker, 2006).

Considérer le nombre de voisins d'un mot (i.e., sa densité du voisinage) permet de répondre à la question de l'influence d'un grand nombre de mots proches orthographiquement, une reconnaissance des mots plus rapide ou plus lente ayant été observée pour des mots à grande densité de voisinage comparés à des mots avec peu de voisins (Perea, 2015). L'effet de densité de voisinage semble particulièrement sensible au contexte de la tâche et à la langue, cet effet ayant principalement été observé en anglais et/ou attribué à des processus spécifiques aux tâches (voir [START_REF] Grainger | Orthographic processing in visual word recognition: A multiple read-out model[END_REF]Perea, 2015). En résumé, pour la langue française, c'est un effet de fréquence du voisinage orthographique se manifestant par un ralentissement de la reconnaissance des mots qui a majoritairement été observé et attribué à une forte compétition entre la représentation du mot et celle de son voisinage plus fréquent [START_REF] Mathey | L'influence du voisinage orthographique lors de la reconnaissance des mots écrits[END_REF]Perea, 2015 Dans une tâche de type Stroop, Camblats et Mathey (2016) ont ainsi étudié l'influence de la fréquence du voisinage orthographique sur les temps de catégorisation de couleur de mots, la fréquence du voisinage orthographique apparaissant comme la métrique de voisinage la plus pertinente pour moduler l'activation du mot stimulus dans la langue française. Les mots comparés avaient une densité de voisinage faible ou nulle, avec un seul voisin orthographique plus fréquent (e.g., tirade/tirage) ou aucun voisin (e.g., pistil). Par analogie avec la littérature portant sur la reconnaissance des mots (e.g., [START_REF] Chen | Competition and cooperation among similar representations: toward a unified account of facilitative and inhibitory effects of lexical neighbors[END_REF]Perea 2015), l'activation de la représentation du mot écrit (e.g. tirade) était supposée réduite par la présence d'un voisin orthographique plus fréquent (e.g., tirage), cette moindre activation du mot ayant pour conséquence de faciliter la tâche de catégorisation portant sur la couleur. Cette prédiction a été confirmée, les résultats indiquant un effet facilitateur de fréquence du voisinage en catégorisation de couleur. Les temps de catégorisation de couleur de mots avec un voisin orthographique plus fréquent (e.g., tirade/tirage) étaient plus rapides que ceux de mots sans voisin orthographique (e.g., pistil). Plus précisément, la diminution de l'effet d'interférence de la lecture a été expliquée comme consécutive à une variation dans la reconnaissance du mot écrit. Dans ce dernier domaine, les effets de fréquence du voisinage sont généralement interprétés dans le cadre de modèles postulant un fonctionnement de type activation interactive et un mécanisme de compétition lexicale [START_REF] Mcclelland | An interactive activation model of context effects in letter perception: I. An account of basic findings[END_REF]voir aussi Chen & Mirman, 2012 ;[START_REF] Davis | The spatial coding model of visual word identification[END_REF][START_REF] Grainger | Orthographic processing in visual word recognition: A multiple read-out model[END_REF]. Dans ces cadres interprétatifs, les représentations du mot et de son voisins plus fréquents sont co-activées et une compétition lexicale s'opère entre elles, réduisant le niveau d'activation du mot et ralentissant son identification. 1 Dans une tâche de catégorisation de couleur de mots, une moindre activation du mot lorsqu'il a un voisin plus fréquent permet alors d'expliquer que la lecture d'un mot possédant un voisin plus fréquent interfère moins sur la catégorisation de sa couleur que la lecture d'un mot sans voisin plus fréquent [START_REF] Camblats | The effect of orthographic and emotional neighbourhood in a colour categorization task[END_REF].

A notre connaissance, aucune étude n'a été réalisée pour déterminer si l'effet de fréquence du voisinage dans une tâche de catégorisation de couleur de mots varie avec l'avancée en âge. Or, dans le domaine de la reconnaissance des mots écrits, plusieurs études ont montré une modification d'effets de similarité lexicale selon l'âge (e.g., [START_REF] Balota | Visual word recognition of single-syllable words[END_REF]Carreiras, Baqueros, & Rodriguez, 2008 ;[START_REF] Mcarthur | Aging and the inhibition of competing hypotheses during visual word identification: evidence from the progressive demasking task[END_REF][START_REF] Robert | Aging and lexical inhibition: The effect of orthographic neighborhood frequency in young and older adults[END_REF]. Dans la langue française, [START_REF] Robert | Aging and lexical inhibition: The effect of orthographic neighborhood frequency in young and older adults[END_REF] ont montré que l'effet inhibiteur de fréquence du voisinage était réduit chez les adultes âgés dans la tâche de décision lexicale. Cette diminution de l'effet de fréquence du voisinage orthographique avec l'âge a été attribuée à une moindre efficience de la compétition lexicale chez les adultes âgés (voir aussi [START_REF] Carreiras | Syllabic processing in visual word recognition in Alzheimer patients, elderly people, and young adults[END_REF], pour une conclusion similaire dans la langue espagnole). Un autre facteur important à considérer dans le domaine du vieillissement cognitif est le ralentissement de la vitesse avec laquelle les processus cognitifs sont exécutés pour accomplir une tâche (e.g., [START_REF] Salthouse | The processing-speed theory of adult age differences in cognition[END_REF].

Le ralentissement général du traitement de l'information expliquant une part importante de la variance liée à l'âge dans les performances cognitives, il est devenu un facteur explicatif majeur des effets du vieillissement cognitif (pour une revue, voir e.g., [START_REF] Mathey | Le langage[END_REF]. Dans le domaine de la reconnaissance visuelle des mots, plusieurs études rapportent un ralentissement lié à l'âge des performances de décision lexicale et de dénomination (e.g., [START_REF] Lima | How general is general slowing? Evidence from the lexical domain[END_REF], même lorsque les âgés ont un niveau de vocabulaire supérieur à celui des jeunes [START_REF] Allen | Influence of age and processing stage on visual word recognition[END_REF]. L'hypothèse d'un ralentissement général lié à l'âge a également été proposée pour rendre compte de modifications d'effets du voisinage orthographique obtenues chez les âgés dans des tâches de décision lexicale [START_REF] Balota | Visual word recognition of single-syllable words[END_REF]) et de démasquage progressif [START_REF] Mcarthur | Aging and the inhibition of competing hypotheses during visual word identification: evidence from the progressive demasking task[END_REF] réalisées dans la langue anglaise. Ainsi, si l'effet de fréquence du voisinage orthographique semble être sensible au vieillissement, la vitesse de traitement pourrait aussi être un facteur important à considérer. L'objectif de cette étude est de déterminer si l'effet de fréquence du voisinage orthographique des mots varie selon l'âge et la vitesse de traitement des participants dans une tâche de catégorisation de couleur de mots. La vitesse de traitement est mesurée ici en utilisant le test Code de la WAIS III-TR [START_REF] Wechsler | WAIS-III Manual[END_REF] dont les performances sont réputées être de bons prédicteurs des difficultés cognitives liées à l'âge (e.g., [START_REF] Bryan | Speed of information processing as a mediator between age and free-recall performance[END_REF][START_REF] Salthouse | Executive functioning as a potential mediator of age-related cognitive decline in normal adults[END_REF] car elles impliquent à la fois des mécanismes de vitesse perceptive et motrice [START_REF] Salthouse | The nature of the influence of speed on adult age differences in cognition[END_REF] et de contrôle cognitif notamment chez les âgés (e.g., [START_REF] Baudouin | Executive functioning and processing speed in age-related différences in memory : Contribution of a coding task[END_REF]. Au regard des études ayant montré une modification lors du vieillissement de l'effet Stroop (e.g., Andres et al., 2008 ;[START_REF] Augustinova | Some further clarifications on age-related differences in Stroop interference[END_REF], des processus de reconnaissance visuelle des mots (e.g., [START_REF] Robert | Aging and lexical inhibition: The effect of orthographic neighborhood frequency in young and older adults[END_REF], et de la vitesse de traitement (e.g., Myerson et al., 1992), nous nous attendons à ce que ces trois facteurs interagissent. Ainsi, l'effet de fréquence du voisinage orthographique observé dans la tâche de catégorisation de couleur de mots chez des adultes jeunes [START_REF] Camblats | The effect of orthographic and emotional neighbourhood in a colour categorization task[END_REF] Mvitesse basse = 33,30, t < 1 ; chez les âgés : Mvitesse élevée = 38,26 Mvitesse basse = 37,00 t(50) = -1,32, p = .191). Enfin, l'échelle du MMSE [START_REF] Folstein | Mini-mental state": a practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician[END_REF], composée de 30 items et ----------------

Matériel

Le matériel comprenait 84 mots neutres issus de l'étude de Camblats et Mathey (2016). La moitié des mots n'avaient pas de voisin orthographique (e.g., pistil), l'autre moitié avaient un voisin orthographique plus fréquent neutre (e.g., tirade/tirage) sélectionnés dans la base de données Lexique [START_REF] New | Lexique 2: A New French Lexical Database[END_REF]. Les deux conditions de voisinage étaient appariées selon la fréquence lexicale, le nombre de lettres et de syllabes des stimuli (voir [START_REF] Larsen | Lexical characteristics of words used in emotional Stroop experiments[END_REF] pour une influence de la fréquence et de la longueur des mots dans des tâches de type Stroop). Les principales caractéristiques des mots expérimentaux sont présentées dans le Tableau II. Pour la condition contrôle, 84 suites de X ont été construites.

- ----------------Insérer par ici Tableau II -----------------

Procédure

Les participants réalisaient individuellement une tâche de catégorisation de couleur pilotée par ordinateur et programmée avec le logiciel E-Prime 2.0 [START_REF] Schneider | E-Prime (Version 2.0)[END_REF]. Une représentation schématique des essais est présentée dans un complément électronique. Après l'apparition d'une croix de fixation pendant 1000 ms, les stimuli de couleur jaune, vert, rouge ou bleu étaient présentés sur un fond d'écran noir et restaient à l'écran jusqu'à la réponse du participant. Les participants devaient catégoriser la couleur du stimulus, le plus rapidement et exactement possible, en appuyant sur une des quatre touches colorées du clavier d'ordinateur. Le stimulus suivant apparaissait sur l'écran avec un intervalle inter-stimulus de 30 ms. Les mots en lettres minuscules (police : New Courrier écrit, 26 points) et les suites de X étaient présentés dans des blocs séparés dont la présentation était contrebalancée et séparée par une pause. A l'intérieur des blocs, l'ordre des stimuli était pseudo-aléatoire et différent pour chaque participant sans répétition consécutive d'une même couleur. Préalablement à la tâche expérimentale, un entrainement avec 80 stimuli était proposé avec un feedback visuel sur les erreurs. Pour terminer, tous les participants ont rempli le subtest Code de la WAIS III-TR (Weschler, 1997) et le Mill Hill [START_REF] Deltour | Echelle de vocabulaire Mill Hill de[END_REF]. Puis, le MMSE [START_REF] Folstein | Mini-mental state": a practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician[END_REF] a été administré aux adultes âgés uniquement.

Résultats

Les analyses ont été réalisées sur les temps de réponses (TR en ms) correctes pour catégoriser la couleur des stimuli. Les TR inférieurs ou supérieurs à 2 écarts-types de la moyenne par participant ont été exclus des analyses (4,15 % pour les jeunes et 4,57 % pour les âgés). Un mot sans voisin orthographique, dorsal, a été retiré car son taux d'erreurs était supérieur à 2 écartstypes de la moyenne des items. Une transformation inverse des TR a été effectuée afin de corriger la normalité des données [START_REF] Brysbaert | Power analysis and effect size in mixed effects models: a tutorial[END_REF].

Effet de la lexicalité du stimulus sur la catégorisation de couleur

Des analyses en modèle linéaire mixte ont été réalisées sur les TR transformés des réponses correctes (en ms, voir Tableau III) en utilisant la fonction lmer du package lme4 (Bates et al., 2015) avec la version de R 3.5.1 (R Core Team, 2017). Les valeurs de p ont été estimées avec le package LmerTest (Kuznetsova, Brockhoff et Christensen, 2017) et les degrés de liberté ont été calculés à l'aide de l'approximation de Satterthwaite. Pour tester l'effet d'interaction entre le type de stimuli (Xs, mots), l'âge (jeunes, âgés) et la vitesse de traitement des participants (basse, élevée), ces trois facteurs et leurs interactions ont été implémentés comme effets fixes dans le modèle. En accord avec Bates, Mächler, Bolker et Walker ( 2014), une procédure de sélection a été utilisée pour sélectionner l'inclusion d'effets aléatoires en utilisant le rapport de maximum de vraisemblance.

L'ajout de la pente aléatoire de la vitesse de traitement des participants n'a pas amélioré le modèle, χ 2 (2) = 0,27, p = .872. Cependant, l'inclusion des pentes aléatoires de l'âge et du type de stimuli a significativement amélioré le modèle, χ 2 (2) = 26,24, p < .001 et χ 2 (2) = 50,66, p < .001, respectivement. Ainsi, le modèle le plus parcimonieux a été utilisé avec les intercepts par participants et par item, ainsi que la pente de l'âge par item et la pente du type de stimuli par participant comme effets aléatoires. Les pourcentages d'erreurs étant faibles (M = 1,56 %), ils n'ont pas été analysés.

- ----------------Insérer par ici Tableau III ----------------

Effet de fréquence du voisinage orthographique sur la catégorisation de couleur

Des analyses en modèle linéaire mixte ont été réalisées sur les TR transformés des réponses correctes (en ms, voir Figure 1). Pour tester l'effet d'interaction entre la fréquence du voisinage orthographique (sans voisin, un voisin plus fréquent), l'âge (jeunes, âgés), la vitesse de traitement des participants (basse, élevée), ces trois facteurs et leurs interactions ont été implémentés comme effets fixes dans le modèle. Une procédure de sélection a été utilisée pour sélectionner l'inclusion d'effets aléatoires a montré que L'ajout de la pente aléatoire de la fréquence du voisinage orthographique et de la vitesse de traitement des participants n'ont pas amélioré le modèle, χ 2 (2) = 0,33, p = .845 et χ 2 (2) = 0,30, p = .984, respectivement. Cependant, l'inclusion de la pente aléatoire de l'âge a significativement amélioré le modèle, χ 2 (2) = 13,02, p = .001. Ainsi, le modèle le plus parcimonieux a été utilisé avec les intercepts par participants et par item ainsi que la pente de l'âge par item par participant ont été inclus dans le modèle comme effets aléatoires. De plus, des tests de comparaisons de moyennes ont été effectués avec une correction de Holm-Bonferroni. Les pourcentages d'erreurs étant faibles (M = 1,66 %), ils n'ont pas été analysés.

- ---------------

Discussion

L'objectif principal de cette étude était de déterminer dans quelle mesure l'effet de fréquence du voisinage orthographique était sensible à l'avancée en âge chez l'adulte, ainsi qu'à la vitesse de traitement des participants dans une tâche de catégorisation de couleurs de mots. Le résultat important est la mise en évidence d'une interaction entre la fréquence du voisinage, l'âge et la vitesse de traitement, l'effet facilitateur de fréquence du voisinage dans la tâche de catégorisation de couleurs étant obtenu chez les jeunes à vitesse de traitement élevée et chez les âgés à vitesse de traitement basse. En complément, nous avons montré un effet de lexicalité des stimuli (mots, suite de signes), qui ne variait pas selon l'âge et la vitesse, ainsi qu'un effet principal de l'âge. Tout d'abord, les résultats indiquaient un effet de lexicalité. La couleur des stimuli était plus difficile à catégoriser pour les mots plutôt que pour les suites de signes, suggérant que la lecture des mots interfère avec la catégorisation de leur couleur. Lors de la présentation d'un mot coloré, l'activité de lecture se déclencherait involontairement et interfèrerait avec la catégorisation de la couleur des stimuli, ce qui ne se produirait pas dans la situation contrôle [START_REF] Macleod | Half a century of research on the Stroop effect: an integrative review[END_REF]voir Augustinova et al., 2016 ;[START_REF] Augustinova | Further investigation of distinct components of Stroop interference and of their reduction by short response-stimulus intervals[END_REF][START_REF] Parris | The Locus of the Stroop Effect[END_REF] pour des discussions sur l'origine des effets d'interférence). Dans l'ensemble, nous avons aussi observé que les adultes âgés étaient plus lents que les adultes jeunes dans la tâche de catégorisation de couleur, en accord avec l'hypothèse d'un ralentissement général lié à l'âge [START_REF] Salthouse | The processing-speed theory of adult age differences in cognition[END_REF]. Toutefois, nous n'avons pas obtenu de modification significative de cet effet selon l'âge et la vitesse de traitement, ce qui pourrait être dû au fait que notre condition interférente n'est pas constituée de noms de couleurs, mais de mots communs. Cet effet d'interférence des mots neutres dans la catégorisation de couleurs proviendrait ici d'un coût de la lexicalité des stimuli, plutôt que d'un conflit sémantique comme celui se produisant avec des noms de couleurs écrits dans une encre différente de la couleur référée [START_REF] Augustinova | Que mesure l'interférence Stroop? Quand et comment? Arguments méthodologiques et théoriques en faveur d'un changement de pratiques dans sa mesure[END_REF]. Cette interférence étant moins importante que celle obtenue dans l'effet Stroop classique [START_REF] Brown | The relationship between stroop interference and facilitation effects: Statistical artifacts, baselines, and a reassessment[END_REF], elle serait moins sensible aux caractéristiques individuelles, telles que l'âge ou la vitesse de traitement.

Le résultat majeur de cette étude est que nous avons montré une variation de l'effet de fréquence du voisinage orthographique selon l'âge et la vitesse de traitement. Bien qu'il puisse paraître surprenant de ne pas obtenir d'effet de fréquence du voisinage orthographique ou d'interaction avec l'âge des participants dans la tâche de catégorisation de couleurs, ceci est lié à la mise en évidence d'un effet inversé de la vitesse de traitement selon l'âge sur l'effet de fréquence du voisinage. En effet, pour chaque groupe d'âge, un effet de la fréquence du voisinage orthographique a été obtenu uniquement dans un des deux groupes de vitesse constitué, à savoir pour les jeunes à vitesse de traitement élevée et pour les âgés à vitesse de traitement basse. Pour les adultes jeunes avec une vitesse de traitement élevée, l'effet facilitateur du voisinage orthographique plus fréquent obtenu peut être expliqué par la compétition lexicale s'opérant lors de la lecture d'un mot avec voisin plus fréquent qui réduirait par conséquence l'effet d'interférence de la lecture lors de la catégorisation de couleur, en accord avec des travaux antérieurs [START_REF] Camblats | The effect of orthographic and emotional neighbourhood in a colour categorization task[END_REF]. De nombreux arguments expérimentaux et théoriques convergent pour suggérer que lors de la reconnaissance visuelle d'un mot écrit avec voisin plus fréquent, la compétition lexicale issue de ce voisin diminuerait dans un premier temps l'activation du mot stimulus et ralentirait au final son traitement (voir Perea, 2015), en accord avec les prédictions de modèles d'activation interactive [START_REF] Mcclelland | An interactive activation model of context effects in letter perception: I. An account of basic findings[END_REF]voir aussi Chen & Mirman, 2012 ;[START_REF] Davis | The spatial coding model of visual word identification[END_REF][START_REF] Grainger | Orthographic processing in visual word recognition: A multiple read-out model[END_REF]. Dans la tâche de catégorisation de couleur, il est important de rappeler que le mot n'est pas demandé et que sa lecture interfère avec la couleur demandée. Ainsi, c'est la moindre activation de la représentation du mot qui expliquerait que la réponse de catégorisation de couleur soit facilitée [START_REF] Camblats | The effect of orthographic and emotional neighbourhood in a colour categorization task[END_REF]. De façon intéressante, l'effet facilitateur de fréquence du voisinage sur la tâche de catégorisation n'a pas été obtenu pour les adultes jeunes présentant une vitesse de traitement basse. On peut supposer ici qu'un traitement général ralenti des opérations cognitives pourrait favoriser la résolution de la compétition lexicale, annulant ainsi au final l'effet du voisinage sur la réponse de catégorisation de couleur. L'effet de l'âge obtenu, indiquant des temps de catégorisation plus lents pour les âgés que pour les jeunes, est en accord avec l'hypothèse d'un ralentissement général (e.g., [START_REF] Salthouse | The processing-speed theory of adult age differences in cognition[END_REF]. Nos mots stimuli ne différent ici que sur une caractéristique de similarité orthographique (i.e., la fréquence du voisinage), nous supposons donc que les différences d'interférence obtenues sont difficilement attribuables à un conflit sémantique et/ou de réponse comme ceux évoqués pour des tâches Stroop impliquant des noms de couleur incompatibles avec la couleur de l'encre (voir [START_REF] Augustinova | Some further clarifications on age-related differences in Stroop interference[END_REF]. Chez les adultes âgés, l'effet de fréquence du voisinage orthographique sur la catégorisation des couleurs était sensible à la vitesse de traitement, mais de manière surprenante, cette influence était inversée à celle observée chez les jeunes. Les performances au test Code étant supposées impliquer des mécanismes de vitesse de traitement chez les jeunes, ainsi que d'autres mécanismes sensibles au vieillissement chez les âgés (voir [START_REF] Baudouin | Executive functioning and processing speed in age-related différences in memory : Contribution of a coding task[END_REF], on peut supposer que l'effet de l'âge obtenu chez les adultes âgés à vitesse de traitement élevée reflète des différences en termes de vitesse de traitement, alors que l'effet de l'âge chez les adultes âgés à vitesse de traitement basse reflète une combinaison de facteurs incluant la vitesse de traitement et d'autres mécanismes cognitifs dont l'efficacité est réduite avec l'avancée en âge. Bien que le test Code nécessite une motricité fine et rapide, la dextérité motrice ne semble pas être le déterminant principal des différences d'âge à ce test (voir Ebaid et al., 2017). Comme pour les adultes jeunes à vitesse de traitement basse, l'absence d'effet de fréquence du voisinage obtenu pour les adultes âgés à vitesse de traitement élevée pourrait être la conséquence d'un ralentissement cognitif lié au vieillissement qui favoriserait la résolution de la compétition lexicale, annulant au final l'effet du voisinage sur les réponses de catégorisation de couleurs. Chez les adultes âgés avec une vitesse de Titre courant: VOISINAGE ORTHOGRAPHIQUE SELON L'AGE ET LA VITESSE 18 traitement basse, l'ensemble des réponses de catégorisation de couleur sont ralenties en lien avec un ralentissement général de la vitesse de traitement. Toutefois, ce ralentissement est plus marqué pour les mots sans voisin orthographique de sorte que la réponse de catégorisation de la couleur de ces mots devient particulièrement sensible à l'interférence produite par la lecture du mot.

Pour conclure, nos résultats ont montré que la fréquence du voisinage orthographique influence la catégorisation des couleurs dans une tâche de type Stroop différemment selon la vitesse de traitement chez des adultes jeunes et des adultes âgés. La vitesse de traitement des participants est donc une variable importante à prendre en compte lors de l'étude de l'influence du vieillissement sur les processus lexicaux sous-tendant la lecture de mots. De futures études viseront à préciser pour chaque groupe d'âge les facteurs à l'origine des effets observés ainsi que les liens entre la vitesse de traitement et les effets de compétition lexicale dans la tâche de catégorisation de couleur.

Tableau II. Caractéristiques des Mots Expérimentaux

  pour des revues ; voir aussi Dujardin & Mathey 2019 ; Sears et al., 2006 pour des interprétations inter-langues).

  devrait être sensible à la vitesse de traitement des participants qui pourrait influencer les mécanismes de résolution de la compétition lexicale, et au vieillissement caractérisé par un ralentissement cognitif général et des difficultés d'inhibition. En complément, nous avons comparé les données des mots à celles d'une condition contrôle afin de montrer un effet d'interférence de la lexicalité des stimuli sur la catégorisation de couleurs, et déterminer si cet effet variait selon l'âge et la vitesse de traitement des participants. 2. Méthode 2.1. Participants Cinquante-deux adultes jeunes (Mâge = 21,62 ; rang = 19-28 ans) et 52 adultes âgés (Mâge = 66,04 ; rang = 60-78 ans) de langue maternelle française ont participé à l'expérience après signature d'un consentement éclairé. Ils déclaraient tous avoir une vue normale ou corrigée et ne pas présenter de troubles de lecture ou de daltonisme. Deux groupes de vitesse de traitement ont été constitués pour chaque groupe d'âge à partir d'une scission sur la médiane des scores (Mdnjeunes=86,5, Mdnâgés=72,5) au subtest Code de la WAIS III-TR (Weschler, 1997). Pour ce test papier-crayon, les participants ont 120 sec pour compléter avec un symbole le maximum de cases vides d'un tableau à double entrée selon un modèle de codage (chiffre-symbole) visible en haut de page. Le score correspond au nombre de symboles correctement appariés au chiffre. Le niveau de vocabulaire des adultes âgés, mesuré par le Mill Hill (Deltour, 1998), était plus élevé que celui des adultes jeunes (Mjeunes = 33,43, Mâgés = 37,63, t(102) = -5,21, p < .001), et il était similaire entre les groupes de vitesse constitués pour chaque groupe d'âge (chez les jeunes : Mvitesse élevée = 33,57

  Titre courant: VOISINAGE ORTHOGRAPHIQUE SELON L'AGE ET LA VITESSE 10 permettant une évaluation cognitive globale, a été administrée aux adultes âgés afin d'écarter les participants présentant des troubles cognitifs et de s'assurer que les deux groupes de vitesse constitués ne différaient pas sur cette dimension (Mvitesse élevée = 29,00, Mvitesse basse = 28,42, t(50) = -1,27, p = .207). Les principales caractéristiques des participants sont présentées dans le Tableau I. -----------------Insérer par ici Tableau I -

-

  Titre courant: VOISINAGE ORTHOGRAPHIQUE SELON L'AGE ET LA VITESSE 13 Les TR étaient plus longs pour les mots (841 ms) que pour les Xs (817 ms), b = 0.021, SE = 0.003, t = 6.93, p < .001. De plus, les TR étaient plus longs pour les adultes âgés (934 ms) que pour les adultes jeunes (724 ms), b =-0.166, SE = 0.015, t = -10.74, p < .001. Enfin, les TR étaient plus longs pour les adultes avec une vitesse basse (886 ms) qu'élevée (772 ms), b =-0.818, SE = 0.015, t = -5.30, p < .001. Les effets d'interaction Type de stimuli x Age, Age x Vitesse, Type de stimuli x Vitesse et Type de stimuli x Age x Vitesse n'étaient pas significatifs, ps > .10.

  -Insérer par ici Figure 1 Titre courant: VOISINAGE ORTHOGRAPHIQUE SELON L'AGE ET LA VITESSE 14 -----------------Les TR étaient plus longs pour les adultes âgés (952 ms) que pour les adultes jeunes (737 ms), b = -0.164, SE = 0.016, t = -10.24, p < .001. De plus, les TR étaient plus longs pour les adultes avec une vitesse basse (900 ms) qu'élevée (790 ms), b = -0.077, SE = 0.016, t = -4.83, p < .001. L'effet de fréquence du voisinage n'était pas significatif, b = -0.003, SE = 0.002, t = -1.34, p = .180. Les effets d'interaction Fréquence du voisinage x Age, Age x Vitesse, Fréquence du voisinage x Vitesse n'étaient pas significatifs, ts < 1. Enfin, l'interaction Fréquence du voisinage x Âge x Vitesse était significative, b = -0.008, SE = 0.002, t = -3.23, p = .001. Pour les adultes jeunes, une interaction Fréquence du voisinage x Vitesse a été obtenue, b = -0.10, SE = 0.004, t = -2.44, p = .014. Les adultes jeunes avec une vitesse de traitement élevée présentaient des TR plus longs pour les mots sans voisin (705 ms) que pour ceux avec un voisin plus fréquent (690 ms), p = .031. Cet effet n'était pas significatif pour les adultes jeunes avec une vitesse de traitement basse, p = .250. Pour les adultes âgés, l'interaction Fréquence du voisinage x Vitesse était également significative, b = 0.005, SE = 0.002, t = 2.16, p = .030. Les adultes âgés avec une vitesse de traitement basse manifestaient des TR plus longs pour les mots sans voisin (1034 ms) que pour ceux avec un voisin plus fréquent (1014 ms), p = .007, tandis que l'effet du voisinage n'était pas significatif pour les adultes âgés avec une vitesse de traitement élevée, t < 1.

Table II .

 II Characteristics of the Word Materials Notes. Les écart-types sont entre parenthèses. p : probabilité. La fréquence lexicale (par million) est indiquée en logarithmes.Figure 1. TR moyens (en ms) et erreurs standards selon la fréquence du voisinage, la vitesse de traitement, et l'âge des participants Figure 1. Mean RTs (in ms) and standard errors according to neighbourhood frequency, processing speed and age of participants.

		Conditions de mots
	Variables	sans voisin	avec voisin fréquent	p
	Exemples	pistil	tirade
	Fréquence lexicale	2,38 (3,09)	2,34 (2,88)	0,95
	Nombre de lettres	6,07 (0,71)	6,09 (0,69)	0,64
	Nombre de syllabes	2,04 (0,43)	2 (0,46)	0,81
	Nombre de voisin plus fréquent	0 (0)	1 (0)	-
	Fréquence du voisin plus
		-	8,92 (10,63)	-
	fréquent


J Podlinski

A Niewulis

J Mizeraczyk

P Atten

ESP Performance for Various Dust Densities

In this paper, results of Particle Image Velocimetry (PIV) measurements of the electrohydrodynamic (EHD) flow velocity fields in an electrostatic precipitator (ESP) are

presented. The measurements were carried out for various densities of submicron dust. The ESP was an acrylic parallelepiped with a wire discharge electrode and two plate collecting electrodes. The positive DC voltage was applied to the wire electrode, placed perpendicularly to the main gas flow. The PIV measurements were carried out in a plane placed perpendicularly to the wire electrode at its half-length. The obtained results show that the general shape of the flow patterns at different dust densities is similar in the bulk of the flow. However, the flow velocity and the level of its turbulence strongly depend on the dust density, in particular in the region around the wire electrode.

Introduction

For several decades electrostatic precipitators (ESPs) have been widely used as dust particle collectors. They are characterized by a high total particle collection efficiency (up to 99.9%) with a low pressure drop. However, there is still a problem with collection efficiency of submicron particles [START_REF] Mizuno | Electrostatic Precipitation[END_REF], which can contain traces of toxic elements. Moreover, submicron particles float relatively long in the atmosphere and can easily penetrate into human respiratory system. Therefore, there has long been an interest in improving the ESP collection of submicron particles.

The precipitation of particles in the duct of an ESP depends on the dust-particle properties, electric field, space charge and flow pattern [START_REF] Atten | The Electrohydrodynamic Origin of Turbulence in Electrostatic Precipitators[END_REF]. The influence of the electrohydrodynamic (EHD) secondary flow, formed electrically in ESPs, on the collection efficiency has been debated for decades. The flow patterns in ESPs were studied using various visualization and laser techniques [e.g., [START_REF] Yamamoto | Electrohydrodynamics in an Electrostatic Precipitator[END_REF][START_REF] Leonard | An Experimental Study of the Electrohydrodynamic Flow in Electrostatic Precipitators[END_REF][START_REF] Kallio | Flow Visualization Inside a Wire-Plate Electrostatic Precipitator[END_REF][START_REF] Davidson | EHD Flow Visualization in the Wire-Plate and Barbed Plate Electrostatic Precipitator[END_REF][START_REF] Park | Electrohydrodynamic Flow and Particle Transport Mechanism in Electrostatic Precipitators with Cavity Walls[END_REF]. Recently, the Particle Image Velocimetry (PIV) [START_REF] Westerweel | Fundamentals of Digital PIV[END_REF][START_REF] Raffel | Particle Image Velocimetry, A Practical Guide[END_REF] was used in investigations of the flow fields in ESPs [START_REF] Mizeraczyk | Measurements of the Velocity Field of the Flue Gas Flow in an Electrostatic Precipitator Model Using PIV Method[END_REF][START_REF] Mizeraczyk | Laser Flow Visualization and Velocity Fields by Particle Image Velocimetry in Electrostatic Precipitator Model[END_REF][START_REF] Podliński | Electrohydrodynamic Gas Flow in a Positive Polarity Wire-Plate Electrostatic Precipitator and the Related Dust Particle Collection Efficiency[END_REF][START_REF] Podliński | EHD Flow in a Wide Electrode Spacing Spike-Plate Electrostatic Precipitator under Positive Polarity[END_REF]. To elucidate the influence of the electrically generated flow disturbances on the gas cleaning process, also numerical modelling investigations were carried out [e.g., [START_REF] Kogelschatz | Advanced Computational Tools for Electrostatic Precipitators[END_REF][START_REF] Brocilo | Numerical Modelling of Wire-Pipe Electrostatic Precipitator for Control of Fine Particulates[END_REF][START_REF] Fujishima | Numerical Simulation of Threedimensional Electrohydrodynamics of Spiked-Electrode Electrostatic Precipitators[END_REF]. The results of the numerical modelling of particle collection efficiency showed that the particle collection could be significantly improved if the EHD secondary flow were eliminated [START_REF] Kogelschatz | Advanced Computational Tools for Electrostatic Precipitators[END_REF]. However, study of the influence of the EHD secondary flow on the collection efficiency is difficult because the EHD flow is complex due to its stochastic nature. Besides the EHD secondary flow depends not only on the primary flow and electric field, but also on the dust-particle properties, including the dust density.

In this paper, the results of PIV measurements of the flow velocity fields in a wire-plate ESP for various dust densities are presented.

Experimental apparatus

The apparatus used in this experiment consisted of an ESP, a high voltage supply and a standard PIV equipment for the measurement of velocity fields (Fig. 1). The ESP was an acrylic parallelepiped 1000 mm long, 200 mm wide and 100 mm high. The electrical electrode set consisted of two collecting plate electrodes and a discharge wire electrode. The wire electrode (diameter 1 mm, length 200 mm) and the plate electrodes (200 mm wide and 600 mm long) were made of stainless steel. The wire electrode was placed midway between the collecting plate electrodes, perpendicularly to the main flow direction (Fig. 1). The distance between the wire and the collecting electrodes was 50 mm. A flow homogenizer was placed before the ESP inlet. The ESP together with the flow homogenizer was a part of an aerodynamic loop with recirculation of a finite volume (~ 2 m 3 ) of air.

A positive DC voltage of 30 kV was applied to the wire electrode through a 10 MΩ resistor, while the plate electrodes were grounded. The averaged discharge current strongly depended on the dust density and varied from 90 µA (for very high dust density) to 160 µA (for very low dust density).

The dry air in the aerodynamic loop was blown so that the air average velocity in the ESP was 0.4 m/s. Cigarette smoke was introduced into the aerodynamic loop to get dust particles in the ESP. The characterization of the smoke was performed in another aerodynamic loop set-up based on a balloon vessel of about 2.5 m in diameter (~ 8 m 3 ). The balloon was first filled with filtered air, which was pushed by a fan through a box where cigarettes were burnt.

Then the formed air-cigarette smoke mixture flowed in the aerodynamic loop. The measurement of the cigarette particle concentrations in the air-smoke flow was carried out by classes of size using an optical counter (TOPAS LAP320) on scales ranging from 0.31 µm to 20 µm. The particle size distributions are shown in Fig. 2 for several numbers of simultaneously burnt cigarettes. Fig. 2 shows a suspension of very fine particles existed in the flow. Most particles had a diameter lower than 1 µm. As expected, the particle concentration increased with the number of simultaneously burnt cigarettes. For 8 and 14 burnt cigarettes, the particle size distribution curves exhibit a maximum at a particle diameter d p ≅ 0.4 µm. The mean size tends to increase with increasing total particle concentration, presumably due to an agglomeration of fine particles. We estimate that the mass concentration of the particles ranged from a few mg/m 3 to a few tens of mg/m 3 .

The PIV measurementswere carried out for various particle densities: very low, low, medium, high, and very high (the density was controlled by a number of simultaneously burnt cigarettes). The ratio between the particle densities was estimated by comparing the averaged brightness of the flow images (without applied voltage) taken for each dust density. The dust density ratio was approximately 1:2:4:8:16 for the very low:low:medium:high:very density of the dust. In this paper only results for the very low, medium, and very high dust densities are presented.

The standard PIV equipment consisted of a twin second harmonic Nd-YAG laser system (λ = 532 nm), imaging optics (cylindrical telescope), CCD camera and PC computer (Fig. 1).

The laser sheet of thickness of 1 mm, formed from the Nd-YAG laser beam by the cylindrical telescope was introduced into the ESP to form an observation plane. The images of the particles in the laser sheet were recorded by FlowSense M2 camera. The camera was equipped with interference filter (FWHM 11.8nm around λ = 532.6 nm) to eliminate the influence of ambient light on the image brightness. The CCD camera active element size was 1186×1600 pixels. The captured images were transferred to the PC computer for digital analysis.

The PIV measurements were carried out in a plane placed perpendicularly to the wire electrode at its half-length (Fig. 1). The observation area (the area of the laser sheet "seen" by the CCD camera) covered a region between the plate electrodes, ranging from 15 mm in the flow upstream direction to 205 mm in the flow downstream direction, when measured from the wire electrode (Fig. 3). The image of the observation area were taken by the CCD camera with a resolution 730×1600 pixels.

Each velocity field presented in this paper resulted from averaging of 150 PIV images, which means that each velocity map was time-averaged. Based on the measured velocity fields, the corresponding mean flow streamlines in the observation area were determined.

Results

Figs. 4567show the results of the PIV measurements in the ESP when no voltage was applied. The Reynolds number was Re = V × L / ν = 2550 [START_REF]Recommended International Standard for Parameters Used in Electrohydrodynamics[END_REF]. The parameters used to calculate Re were: the primary flow average velocity V = 0.4 m/s, the characteristic length (plate-plate distance) L = 0.1 m, and the air kinematic viscosity ν = 1.57 × 10 -5 m 2 /s). Fig. 4 shows a typical image of the flow in the ESP taken by the CCD camera for the medium dust density. The dust particles scattering the laser light are visible as bright points in the image. Although a difference in the image brightness can be seen between the centre of the ESP channel and the regions near the plate electrodes, we assess that the dust distribution was uniform in the ESP. The brightness difference resulted from the non-uniform transverse intensity distribution of the laser sheet produced from the laser beam which had Gaussian profile of light intensity. There is also some difference in the brightness between the left and right sides of the image. The decrease in the laser sheet intensity along its propagation direction (from left to right in the image) was partly due to loss of the laser beam intensity caused by the scattering of the laser light by the dust particles. The brightness variation was also due to the laser light scattering profile on the dust particles: the camera "sees" the forward scattered light at the image left side, the perpendicular scattered light in the centre, and the back scattered light at the image right side.

When no voltage was applied, the submicron dust particles followed the gas main flow and, in this case, the measured velocity field of the particles corresponds to the gas flow velocity field. Figs. 5-7 show the particle mean velocity field, the corresponding flow streamlines and the particle flow velocity standard deviation in the ESP for the medium dust density, when no voltage was applied. It is clearly seen from these figures that the flow was laminar and the flow velocity standard deviation was very low (+/-0.03 m/s). A small decrease in the flow velocity was found in the wake behind the wire electrode. The flow velocity patterns for the very low and the very high dust densities (not shown in this paper) when no voltage was applied, were very similar to that for the medium dust density.

When a high voltage was applied to the wire electrode, the corona discharge on the wire was creating a cloud of positive ions. In clean gases the mechanism of corona discharge involves different processes occurring in a thin layer (high field zone around the wire). These physical processes are well known [START_REF] Yu | Gas discharge Physics[END_REF] and involve various phenomena like molecules ionization by accelerated electrons, electrons avalanches, electron-ion recombination and photons emission, electron attachment by electronegative species, secondary electron emission by a cathode through bombardment by positive ions, photo-electric effect on the gaseous molecules, etc.. These processes are extremely difficult to model. In practical situations, the modelling is highly simplified by neglecting the thickness of the ionisation layer and considering only one ionic species [START_REF] Feng | Application of Galerkin Finite-element Method with Newton iterations in computing steady-state solutions of unipolar charge currents in corona devices[END_REF][START_REF] Meroth | Numerical solution of nonstationary charge coupled problems[END_REF]. The crucial point then is to formulate the boundary condition for the space charge density. The so-called Kaptzov assumption [START_REF] Kaptzov | Elektricheskiye Yavleniya v Gazakh i Vacuume[END_REF][START_REF] Adamiak | Corona Discharge in the Hyperbolic Point -Plane Configuration : Direct Ionisation Criterion versus Approximate Formulations[END_REF] is commonly accepted which states that the field value on the wire is constant whatever the current (this arises because the ionization dramatically depends on the electric field valuesee [START_REF] Yu | Gas discharge Physics[END_REF][START_REF] Adamiak | Corona Discharge in the Hyperbolic Point -Plane Configuration : Direct Ionisation Criterion versus Approximate Formulations[END_REF]). Most often the retained field value is the one E Peek proposed by Peek [START_REF] Peek | Dielectric phenomena in High Voltage Engineering[END_REF].

For a given space charge distribution, the field on the wire E wire is the sum of the harmonic field and of the field component δE ρ due to the space charge (which diminishes the field amplitude) :

E wire = E harm + δE ρ
The space charge induced field modification δE ρ depends linearly on the charge density : δE ρ ∝ ( ) 0 ion ρ where ( ) 0 ion ρ is the mean ionic space charge density in clean air (obtained by averaging on an adequate domain of finite extent). Note that in the numerical modelling for ionizing wires [START_REF] Feng | Application of Galerkin Finite-element Method with Newton iterations in computing steady-state solutions of unipolar charge currents in corona devices[END_REF][START_REF] Meroth | Numerical solution of nonstationary charge coupled problems[END_REF], the injected space charge density ρ inj on the wire is modified until the resulting field E wire equals E Peek .

In dusty gases, the ions drifting between the wire and the two plate electrodes are charging the dust particles. Therefore, in our experiments, the space charge had two components, one, ρ ion , due to the ions and the other one, ρ p , corresponding to the charged dust particles. Now, the physical processes occurring in the corona sheath around the wire are not affected by the presence of dust particles (Fig. 8 shows that the particles don't enter this sheath). Therefore the field conditions controlling the corona discharge on the wire remain unchanged and, for a given applied voltage, δE ρ = Cst, independently of the dust concentration c. Although the space charges of ions ρ ion and of particles ρ p have not a priori the same spatial distributions, we assume that, to a first approximation, their influences are similar; then the condition δE ρ = Cst leads to : We can get some information on the relative magnitude of particles and ions mean charge densities from the change in total current I ; outside the corona sheath where there are electrons, the current density j is the sum of the contributions due to ions (j ion ) and charged particles (j p ). As the mobility K ion of ions is much higher than the one, K p , of submicron particles, j p = K p ρ p E is negligible compared with j ion = K ion ρ ion E. In practice, the measured total current, equal to the integral of j on the collecting plates, is determined by the drift of ions only : The electric forces exerted by the field on the space charge can induce a strong secondary flow of the gas which can alter significantly the primary laminar flow. On another hand, the electric force on each individual particle with charge q p induces a drift of the particle with respect to the suspending air. Therefore, the net motion of the charged dust particles has two components, one due to the gas flow and the other one, the particle drift velocity, due to the electric force q p E. It must be noted that the drift velocity of charged submicron particles is very limited (a few cm/s -see [START_REF] Atten | The Electrohydrodynamic Origin of Turbulence in Electrostatic Precipitators[END_REF]) so that they are easily entrained by the air flow which modifies the distribution of charged dust particles and, subsequently, the distribution of force density (ρ ion +ρ p )E and, hence, the gas flow itself [START_REF] Atten | The Electrohydrodynamic Origin of Turbulence in Electrostatic Precipitators[END_REF]. The instantaneous images of the particle flow patterns for the three dust densities shown in Figs. 8a-c were processed by the computer. The computer processing consisted in brightening up the original images so that the average brightness of all three pictures was similar regardless of the dust density. Due to this treatment, the flow patterns for the lower dust densities are more clearly visible.

As can be seen from Fig. 8a (very low dust density), after applying the voltage a dark trail with bright borders appeared behind the wire electrode. The dark trail is an area in which the dust particles were removed due to the electric force q p E (in this area there are no dust particles, and hence, no scattered laser light). The bright trail borders show areas with a relatively high dust density. The trail structure clearly visible behind the wire, is then scattered by a turbulent flow, about 50 mm behind the wire electrode (x = 50 mm) in the downstream direction.

At constant primary flow velocity and applied voltage, the dust density increase caused a decrease in the average discharge current and a change in the flow structure behind the wire electrode (Figs. 8b andc). As seen, the trail type of flow structure significantly spreads out towards the collecting plate electrodes at higher dust densities. At the very high dust density (Fig. 8c), the dark trail with bright borders covered almost the whole height of the ESP channel. This means, that almost all the dust particles which flowed in the vicinity of the wire electrode were directed towards the collecting electrodes (the abundance of the dust particles is represented by the bright area from the wire electrode to the plate electrodes). About 50 mm behind the wire (x = 50 mm) vortices were formed. These vortices dispersed and then scattered in the main flow. The considerable changes in the flow patterns, shown in It is also seen from Figs. 8 a-c that the density of the dust inflowing into the discharge region (see the cross-sections at x = -10 mm) was not uniform regardless of the dust density.

The dust density was highest in the centre of the ESP duct and lowest near the plate electrodes. This was caused by large, regular vortices occurring near the plate electrodes in front of the wire electrode (see Figs. 10 and11).

The results of the averaging of 150 instantaneous flow images in the ESP for different dust densities are shown in Figs. 9 a-c. For all the dust densities, the brightness of the presented averaged images was preserved as resulting from the original instantaneous images (in contrary to the images with corrected brightness presented in Figs. 8 a-c). Therefore, the brightness of the averaged images allows us to estimate and compare the local dust densities for the three dust density cases: very low, medium and very high. The averaged images clearly show that the particle-free region (dark area) spreads out faster with increasing dust density.

The averaged particle flow velocity fields and the corresponding flow streamlines in the observation area in the ESP are shown in Figs. 10 and11, respectively. The particle flow velocity fields and the corresponding streamlines in Figs. 10 and 11 differ slightly from the gas flow velocity fields (and the corresponding streamlines). To obtain the gas flow patterns one has to subtract the particle drift velocity from the measured particle velocity. However, this requires a complex computing of the drift of the charged particles in the electric field with a space charge in the flowing gas. However, the drift velocity of fine particles is considerably smaller than the gas velocity in the whole ESP duct, except in the area around the wire where the electric field is very high. This means that the gas flow patterns in the ESP can be reasonably well represented by the particle flow patterns presented in Figs. 10 and11.

As can be seen from Figs. 10 and11, after applying the high voltage, the particle flow velocity field in the ESP changed significantly with respect to that observed without voltage.

Vortices were formed in front of the wire electrode. They increased significantly the dust flow velocities in the central part of the ESP duct and forced a part of the dust particles to flow near the plate electrodes in the opposite direction to the main flow direction. The strong electric forces near the wire electrode moved the dust particles from the central part of the ESP channel to the plate electrodes. At the very low dust density, the dust particle movement towards the plate electrodes was smaller than for higher dust densities, although in both cases the operating voltage was the same. The differences in the particle velocities in the downstream part of ESP (e.g., x = 100 mm) were small. However, it is seen that the dust particle velocity slightly decreased in the ESP duct centre and increased near the plate electrodes. When the dust density is higher, the differences between the particle velocities in the downstream part of ESP increased. For very high dust density (Figs. 10c and11c) the particle flow velocity behind the wire electrode (at x = 25 mm) decreased to zero. This means that almost all dust particles entering the ESP moved near the plate electrodes (with velocities up to 1 m/s). In the downstream ESP region the dust particle velocities became almost equal. 200 mm behind the wire electrode the dust particle velocities were 0.25 m/s in the centre of the ESP duct, and 0.6 m/s near the plate electrodes. Fig. 12 shows the particle flow velocity standard deviation in the ESP for different dust densities. The standard deviation (in percentage) was calculated for every velocity vector as follows: Velocity std. deviation [%] = Velocity std. deviation / |Velocity| • 100%. In the ESP downstream region, near the plate electrodes the particle flow velocity standard deviation was similar for all measured dust densities; but in the centre of the ESP duct the velocity standard deviation increased with increasing dust density. This means, that at higher dust densities the flow is more turbulent in the centre of the ESP duct.

Conclusions

The aim of the PIV measurements was to elucidate the influence of dust density on the particles flow pattern in the ESP. The results show that increasing the dust density decreases the average discharge current but increases the density of charged particles. This results in significant changes in the distribution of electric forces and, as a consequence, in the gas flow patterns.

The strong electric field around the wire induces a strong electric force on the charged dust particles which gain a drift velocity higher than the gas velocity within a distance of a few millimetres from the wire electrode, and therefore, are repelled from the wire, leaving a zone free of dust particles (the dark trail seen in Figs. 8 and9 near the wire electrode). The analysis of the flow velocity fields shows that the increase in the dust density causes not only a significant change in the mean flow pattern (EHD secondary flow) but also results in an increase in the flow turbulence in the downstream ESP region.

Our results obtained for the very low dust density well agree with the results of EHD flow study done by T. Yamamoto and H. R. Velkoff [START_REF] Yamamoto | Electrohydrodynamics in an Electrostatic Precipitator[END_REF], who performed Schlieren visualisation, mist particles visualisation and numerical simulation of EHD flow in a positively polarised wire-plate ESP. This agreement presumably resulted from the fact that these authors dealt also with a dust of low concentration, where the effect of particles space charge is nearly negligible. However, at higher dust densities, the PIV technique gives precise quantitative results which clearly show the importance of the particles space charge for the ESP performance.

The results suggest that, in large industrial ESPs with several collecting sections, the flow structures change in the consecutive sections due to the decrease in dust concentration. In the first section, where the dust density is relatively highest, the flow disturbances should be the strongest and a high turbulence should be generated. In the next sections the flow disturbances are expected to become less and less vigorous.

  This relation implies that an increase in the mean charge density p ρ of charged particles should be compensated for by a decrease in the mean ionic charge density ion ρ .

  Therefore we can compare the global charge density p ρ of charged particles and the one of ions, ion ρ , from the changes in the current value I : is the corona discharge current in air without particles. The averaged discharge current I strongly depended on the dust density and it was equal to 160 µA for the very low dust density, 120 µA for the medium one and 90 µA for the very high dust density (see Figs.

8- 12

 12 ). This clearly shows that the mean ion density was decreasing with the dust density c and therefore, that the density p ρ of charged particles increased with c; in particular, for very high dust density, the mean charge densities p ion ρ ρ and appear to take similar values (I/I 0 ≅ ½).

Figs. 8 -

 8 Figs.[START_REF] Westerweel | Fundamentals of Digital PIV[END_REF][START_REF] Raffel | Particle Image Velocimetry, A Practical Guide[END_REF][START_REF] Mizeraczyk | Measurements of the Velocity Field of the Flue Gas Flow in an Electrostatic Precipitator Model Using PIV Method[END_REF][START_REF] Mizeraczyk | Laser Flow Visualization and Velocity Fields by Particle Image Velocimetry in Electrostatic Precipitator Model[END_REF][START_REF] Podliński | Electrohydrodynamic Gas Flow in a Positive Polarity Wire-Plate Electrostatic Precipitator and the Related Dust Particle Collection Efficiency[END_REF] show the results of the dust particle flow velocity field measurements in the

Figs. 8 a

 8 Figs.8 a-c, arise from the changes of the particles charge density ρ p and in the corresponding

Fig. 1 -Fig. 2 -

 12 Fig. 1 -Experimental set-up for PIV flow velocity field measurements in an ESP.

Fig. 3 -

 3 Fig. 3 -The observation area in the ESP.

Fig. 4 -

 4 Fig. 4 -The image of the flow at the medium dust density in the ESP. The primary flow velocity was 0.4 m/s. No voltage was applied.

Fig. 5 -

 5 Fig. 5 -The average flow velocity field at the medium dust density in the ESP. The primary flow velocity was 0.4 m/s. No voltage was applied.

Fig. 6 -

 6 Fig. 6 -The flow streamlines at the medium dust density in the ESP. The primary flow velocity was 0.4 m/s. No voltage was applied.

Fig. 7 -

 7 Fig. 7 -The flow velocity standard deviation at the medium dust density in the ESP. The primary flow velocity was 0.4 m/s. No voltage was applied.

Fig. 8 -

 8 Fig. 8 -Instantaneous images of the particle flow in the ESP (primary flow velocity : 0.4 m/s, applied voltage : + 30 kV). a) very low dust density (greyscale : 20), total discharge current I = 160 µA ; b) medium dust density (greyscale : 70), I = 120 µA ; c) very high dust density (greyscale : 140), I = 90 µA. The bright places correspond to high density of the dust.

Fig. 9 -

 9 Fig. 9 -Averaged images (over 150 instantaneous images) of the particle flow in the ESP (primary flow velocity : 0.4 m/s, applied voltage : +30 kV) in the same conditions for dust density and greyscale as in Fig. 8.

Fig. 10 -

 10 Fig. 10 -Averaged particle flow velocity fields in the ESP for different dust densities. The primary mean gas velocity was 0.4 m/s. The applied voltage was +30 kV. Total discharge current: a) 160 µA, b) 120 µA, c) 90 µA.

Fig. 11 -

 11 Fig. 11 -Particle flow streamlines in the ESP for different dust densities. The primary flow velocity was 0.4 m/s. The applied voltage was +30 kV. Total discharge current: a) 160 µA, b) 120 µA, c) 90 µA.

Fig. 12 -

 12 Fig. 12 -Particle flow velocity standard deviation in the ESP for different dust densities. The primary flow velocity was 0.4 m/s. The applied voltage was +30 kV. Total discharge current: a) 160 µA, b) 120 µA, c) 90 µA.